卡尔曼滤波器 state 方程关于 dt（时间演化）

Question

我正在实现基于论文的卡尔曼滤波器。 状态空间向量有6个变量，state变量随着时间的评估而变化，论文还提供了变量的微分方程随着时间的评估（dt）。 我的问题是，在 python 中实现这个概念时，我应该如何使用带有 dt 的微分方程。 我想简单地将方程与 dt 相乘，但我认为这不是解决方案，因为它是一个微分方程。 请在这方面指导我。 另外，我想问一下，因为这些方程会估计新状态，所以它们应该在更新步骤中添加？ 谢谢！

Answer 1

在scipy.integrate - scipy.integrate.odeint()和scipy.integrate.solve_ivp()中有两个不同的有用函数可用于求解 ODE。 我对您的系统了解不足，无法回答您的最后一个问题。