卡尔曼滤波（边缘AI推理）
Kalman Filter — Edge AI Inference
在线性高斯假设下递归地给出状态的最优估计，分预测与更新两步。
01
定义
在线性高斯假设下递归地给出状态的最优估计，分预测与更新两步。
02
公式与计算
预测：x̂ₖ⁻ = F x̂ₖ₋₁ + B uₖ；Pₖ⁻ = F Pₖ₋₁ Fᵀ + Q
更新：K = Pₖ⁻Hᵀ(HPₖ⁻Hᵀ + R)⁻¹
x̂ₖ = x̂ₖ⁻ + K(zₖ − H x̂ₖ⁻)；Pₖ = (I − KH)Pₖ⁻
03
适用时机
多传感器融合、轨迹平滑、含噪声的连续状态估计（水位、位移、姿态）。 部署到边缘 AI 推理盒（NPU/GPU 加速）时，需做模型量化（INT8）与算子裁剪，阈值与窗长按现场数据标定后固化。
04
关键参数
状态转移 F、观测矩阵 H、过程噪声 Q、观测噪声 R；边缘 AI 版本注意量化误差、推理时延与模型版本管理，异常需支持远程回滚。
05
注意事项
失效与边界Q/R 的比值决定"信任模型还是信任观测"，这是调参的核心。 边缘 AI 实现需在目标算力上做推理时延与精度权衡测试，并保留原始数据上传通道供云端复核。
CLOSE
把 卡尔曼滤波（边缘AI推理） 用起来
下一步
实际项目如何应用？
场景设计、设备选型与工程实施，见 xmsiyb.cn 行业应用与智能选型中心。
场景设计、设备选型与工程实施，见 xmsiyb.cn 行业应用与智能选型中心。
相关 SIYB 产品
正式参数、方案与商务资料以 xmsiyb.com 官网为准。
需要把技术判断落到项目？
进入行业应用与智能选型中心，获取场景设计、选型与实施参考。