通俗理解感知融合的经典算法：卡尔曼滤波

Posted 2021-10-05 v_JULY_v

前言

        我个人有近10年AI教育经验了，中间获得过一些名号，比如北理工校外导师，微软MVP兼CSDN技术专家，本博客也有1700多万PV了，在AI圈内有了极高知名度。后2015年和团队一块创业创办AI职教平台「七月在线」，至今已近7年，这6 7年我们把AI职教做透了，同行没做的我们做，同行没有的广度我们有，同行不到的深度我们到(本处同行仅指AI社会培训机构)。

        六年多来，在专注成人AI职教的同时，面对过很多行业的刺激，但自始至终都坚持专注AI。可过程中也越发深刻意识到，AI只有与行业深度绑定结合才能真正发挥出超级价值，考虑到我们的使命始终是“推动社会智能化发展”，加之国家的制造强国战略特别提到新能源汽车、智能汽车，而AI可以很好的赋能自动驾驶，所以一个月前我司平台的定位由“AI职教平台”改为“AI与汽车职教平台”。

        一个月的时间，我们组织了50位汽车专家/讲师（年底100人），与原有的200+AI专家/讲师区分开，大家讨论中都深感传统车企向智能化转型的急迫。偶然中，在一车企客户现场聊到感知融合的经典算法：卡尔曼滤波，故新一篇博客就写这个。这算法神到什么程度呢，比如有人号称当年阿波罗就靠它登陆上的月球  :) ​​​​ 

        关于卡尔曼滤波，网上有一篇流传甚广的文章《How a Kalman filter works, in pictures》，也有不少朋友对它进行过翻译。我看过几遍，觉得还可以把卡尔曼滤波解释的更通俗些，毕竟把相对复杂的算法尽可能解释的更通俗易懂，从而让更多初学者更好更快的理解，是我现在继续更新博客的唯一动力了。

        此外，为照顾一些传统汽车人甚至之前没听说过智能网联、自动驾驶的朋友也能从本文有所收获，故我会从智能网联、无人驾驶开始讲起，直到讲透卡尔曼滤波算法。另欢迎批评指正，thanks。

第一部分 无人驾驶技术架构

2.0 什么是智能网联

一般而言，智能网联包含了自动驾驶和车联网，高级别的自动驾驶又称无人驾驶。

2.1 自动驾驶

现在是个车企都在往自动驾驶方面投入（动辄就是上百亿），到了好像没有自动驾驶，就不是一两可以上得了台面的车，毕竟智能三电、智能座舱、自动驾驶已代表未来汽车的发展趋势，所以没自动驾驶没未来。而自动驾驶的门槛相对高，技术种类也不少，所以市面上类似的书、课程都不多（比如有一本《第一本无人驾驶技术书》，七月在线也曾于2019年推出过一个《无人驾驶实战》，后面则陆续推出过目标检测、目标跟踪、slam、行为识别与分析等等小课）。

一般来讲，自动驾驶有三大板块：算法、仿真、测试，每一块都对应着不少岗位。比如算法层面涉及感知、决策、规划、控制

第二部分 卡尔曼滤波算法

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参考文献

1. 智能网联汽车技术路线图2.0及创新应用路线图