全自动无人驾驶汽车的不确定性，激光传感器的是如何时识别不同路况的？前言随着科技的不断发展，无人驾驶汽车成为了一种新型交通工具，全自动无人驾驶汽车是指在没有人类干

全自动无人驾驶汽车的不确定性，激光传感器的是如何时识别不同路况的？前言随着科技的不断发展，无人驾驶汽车成为了一种新型交通工具，全自动无人驾驶汽车是指在没有人类干预的情况下，能够自主完成各种驾驶操作的汽车。这种车辆的出现被认为是未来交通的重要方向之一，因为它可以降低交通事故的发生率、提高交通效率、减少交通堵塞等,但是全自动无人驾驶汽车的开发面临着很多困难，其中之一是识别路况的不确定性。

状态转移方程（我习惯上叫它状态空间）是一个实际被测对象的数学模型。这是进行卡尔曼滤波的前提条件。（插一句，对于传统的卡尔曼滤波，这个状态空间必须是线性的，对于非线性系统请参看SigmapointKalmanfilter）卡尔曼滤波简单的说就是通过这个状态空间算一个预测值，然后与实际测量值比较，并修正之。

covariance“协方差”的意思。这是一个与统计相关的概念。由于公式描述比较难先看“协方差”的意思吧由于在K之前已经有很多（K1个）“人的估计温度”“温度计测量温度”那么可以计算出：“人估计温度的平均值”与“温度测量平均值”，那么根据公式，你可以计算“人与温度计之间的温度协方差”，一个“协”字表示人与温度计之间的关系。

将预测值和测量值进行结合，对系统状态进行最优估计的算法。在连续变化的系统中使用卡尔曼滤波是非常理想的，它具有占用内存小的优点（除了前一个状态量外，不需要保留其它历史数据），并且速度很快，很适合应用于实时问题和嵌入式系统。根据k1时刻的系统状态预测k时刻系统状态。考虑外部因素控制的影响外部因素会对系统进行控制，从而带来一些与系统自身状态没有相关性的改变。

外部噪声因素在每次预测之后，我们可以添加一些新的不确定性来建立这种与“外界”（即我们没有跟踪的干扰）之间的不确定性模型小结：由上两式可知，新的最优估计是根据上一最优估计预测得到的，并加上已知外部控制量的修正。而新的不确定性由上一不确定性预测得到，并加上外部环境的干扰，加入传感器观测数据卡尔曼滤波的一大优点就是能处理传感器噪声，我们的传感器或多或少都有点不可靠，并且原始估计中的每个状态可以和一定范围内的传感器读数对应起来。