シンプルなモデルとイラストでカルマンフィルタを直観的に理解してみる - Qiitaはじめに カルマンフィルタは逐次ベイズフィルタの一種で，かつてのアポロ計画や，現代ではカーナビ等の身近な製品でも広く活用されています．モデルが線形である（あるいは線形に近似できる）ことや，ノイズがガウス分布に従うことを仮定する必要がありますが，その仮定が許容できるシステムでは実効性が高く，様々な場面で既に実用化されています． そんなカルマンフィルタの式や，その導出を初めてみた時，こんな風に感じました． 「なんか，よく分からんが，複雑そうだなぁ」 だって，こんなんですもの... 状態空間表現(動作モデル，観測モデル) \boldsymbol{x}_t = \boldsymbol{A} \boldsymbol{x}_{t-1} + \boldsymbol{B} \boldsymbol{u}_{t} + \boldsymbol{\epsilon}_t \\ \boldsymbol{z}_t =
