Kalman Filters

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卡尔曼滤波和蒙特卡洛定位方法主要区别：

1. 卡尔曼滤波对一个连续的状态进行估计，蒙特卡洛定位方法得把世界分割成离散的小块。
2. 卡尔曼滤波返回单峰分布结果，蒙特卡洛定位方法返回多峰分布结果。
3. 都是定位追踪的方法，粒子滤波是连续多峰

卡尔曼滤波器的输入数据来源于(激光)测距仪，以检测其他车辆包括自行车和行人在多个时刻的位置，预测未来的位置和速度。

卡尔曼滤波的分布以高斯函数给出，它是连续函数，下方面积加起来等于1，特征在于两个参数 平均值μ和称为方差宽度σ ²，在一维参数空间中的任何高斯均以（μ，σ2）表示。

我们的任务是保持一个对未知物体位置最佳估计的μ和σ²。高斯函数完整表达式：

(lg)

编程返回(10,4,8)参数的高斯函数值，并且想办法

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原文地址：http://www.cnblogs.com/Lindaman/p/7629784.html