初始化卡尔曼滤波的状态、协方差、观测噪声等参数。 迭代更新: 根据预测和观测信息迭代更新状态。 示例代码 接下来我们通过代码示例来展示车辆位置和速度预测的实现。我们假设车辆的运动为恒速直线运动。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 定义时间步长dt=1.0# 状态转移矩阵F=np.array([[1,dt],[0,1]]...