跟踪静态和移动的目标是自动驾驶技术领域最需要的核心技术之一。来自各种传感器的信号，包括rtk、相机，激光雷达，IMU估计位置、速度、轨迹和目标类型，如其他车辆和行人。
为什么我们需要这么多传感器？
这是因为每个传感器提供不同精度和类型的信息来跟踪物体，特别是在不同的天气条件下。例如，基于激光雷达的传感器可以很好地解决位置问题，但在恶劣天气条件下，其精度和性能会大大降低。
来自不同传感器信息的组合技术被称为传感器集成技术。之所以早些时候讨论这个问题，是因为传感器集成中使用的算法必须处理短时间、杂信输入，并产生可靠的运动状态估计概率。
整合这些传感器需要一些方法，卡尔曼滤波器是在不确定的情况下组合多源信息获得所需状态的最佳估计方法。
卡尔曼滤波
许多博主或简或复杂地介绍了卡尔曼滤波器，下面我用自己的理解再次理解：
师兄说KF没什么好说的，就那五个公式，用的时候在代码里找到自己的变量，带进去。但是我还是想弄清楚中间推导的过程 
或者借用这个可爱的小例子，机器人需要知道它在森林里的确切位置来规划路线，跑来跑去，因为他只安装了它GPS，而GPS精度只有5米，如果他犯了一点错误，他可能会掉进悬崖。那么，如何保证他的移动更安全呢？GPS显然不够，我们可以给他带激光雷达，imu等待传感器共同约束他的定位。 假设机器人的状态是卡尔曼滤波器，它包含位置和速度，并服从高斯分布。每个变量都有一个平均值 μ，表示随机分布的中心(最有可能的状态)和方差。位置和速度可能不相关(另一个变量的值不能由一个变量估计)(速度快，说明位置移动多)，卡尔曼滤波只能用于相关，这正是他的目的:尽可能从包含不确定性的测量数据中提取更多信息！ 它是协方差矩阵。矩阵中的每个元素都用来描述第一个和第j状态变量之间的相关性。例如，我们上面的例子中只有两个状态变量，所以这是2*2的对称矩阵。
我们根据高斯分布建立状态变量，所以在任何时候 k 需要两个信息：最佳估计（即均值） μ 表示)，协方差矩阵， 目前的任务需要明确：使用当前状态（k-1 时间)预测下一个状态（k 时刻)！也就是说，目前最好的估计是协方差矩阵。 用矩阵Fk表示预测过程： 基本的物理公式x=vt，(假设速度与前一刻保持不变)得到以下公式 现在是目前时刻的最佳估计，还有协方差矩阵。如果矩阵中的每个元素都乘以矩阵中的每个元素A，新的协方差矩阵如下： 结合方程(4)和(3)得到： 这样，最基本的最佳估计和协方差矩阵都得到了~
一般来说，我们也会给小机器人一些外部控制，比如在他即将坠入悬崖时踩下监控室的刹车，或者给他一个油门来帮助他。 然后，用表示控制向量是我们对机器人的外部指令（无论是刹车还是油门）的预期加速度 a。状态量变为以下： 转矩阵形式： Bk称为控制矩阵。
在现实生活中，一定有各种各样的干扰，比如小飞机被风干扰，轮式车，履带车会打滑，此时，我们不能跟踪这些状态，所以每次预测完成后，在当前预测状态周围有很多干扰状态，他们分别产生小高斯分布，这些高斯分布有相同的平均值，因为他们周围的干扰默认分布是平均的，协会不同，由于协方差描述了状态量之间的相关性，当位置和速度不同时，协方差也不同，因此建立了新的协方差：。 现在，我们基本上完成了任务，找到了最佳估计和协议差。
以上是根据速度和位置模糊估计机器人的趋势，然后安装传感器，这些传感器可以测量他的速度或位置，前障碍物，简而言之，间接地向我们传达一些关于机器人状态的信息。 这些传感器可能是激光雷达，点云数据，imu(惯导)读的是x，y，z坐标，它们的数据类型和单位不同，所以我们使用矩阵来表示这些传感器数据。该矩阵对预测状态限制，加入传感器后的平均值和方差可以表示为： 但是传感器也有噪音，所以有时候没有传感器的预测状态可能更接近真实值。
这种不确定性(如传感器噪声)用于协方差 该分布的平均值是我们读取的传感器数据，称为 。 现在我们有两个高斯分布，一个是附近，一个在附近。 我们必须在预测值和传感器测量值之间找到最优解。 然后乘以这两个高斯分布，得到一个新的高斯分布。 归一化处理得到： 归一化参考：https://blog.csdn.net/chaosir1991/article/details/106910668/ 作为相同的部分k，简化式子： 矩阵K被称为卡尔曼增益： 现在，我们手里有两个高斯分布，一个是在约束高斯分布： 一个是高斯分布： 将这两个高斯分布在(15)中，找出重叠部分: (14)可获得K： (16)分离新的平均值和协方差和卡尔曼增益K： OK 然后把新的最优估计和协方差放在下一个预测中，不断迭代~ 在推导卡尔曼滤波的整个过程中，只需记住： 了解它们所代表的含义。(7)是指加入外部控制和干扰后状态的预测结果。(18)是指当**（7）融合了传感器的约束传感器读数附近相融合**最终结果出来了，K是卡尔曼增益。