标签：预测 方差 卡尔曼滤波 噪声 问题解答 步长 相关 数据
1.卡尔曼滤波如何预测多步之后的数据？
2.卡尔曼滤波哪里体现了预测功能？
答：在预测方程中的\(F_{k}\)（不包括系统控制变量以及噪音的转移方程）、\(B_{k}\)（体现外部控制量的控制矩阵）和\(U_{k}\)（控制向量）就是对为未来一个步长的预测。
3.、\(B_{k}\)和\(U_{k}\)是怎么得到的？
答：是根据我们已知给予物体的加速度，利用运动学公式计算出来的数据。
4.如何修正预测数据？
答：通过测量值来修正我们的预测数据，用卡尔曼增益调节二者的权值，并不断迭代更新，使得数据不断在真实值附近波动。
5.如何获得观测噪声方差与预测噪声方差？
答：
6.预测步长是多少？
答：通常人们使车辆停止需要1.5秒的反应时间，因此在该系统中算法将设置3秒作为未来车辆轨迹的预测时间，选择3秒主要基于人们的双倍反应平均时间考虑的。
标签：预测,方差,卡尔曼滤波,噪声,问题解答,步长,相关,数据 来源： https://www.cnblogs.com/call-me-dasheng/p/12603656.html
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