最近在研究自动驾驶相关技术时，偶然接触到“纯惯导卡尔曼滤波器”的代码实现，觉得非常有趣，决定和大家分享一下我的学习过程！🚗💨

卡尔曼滤波器是处理状态估计问题的经典算法，在无人驾驶、机器人导航等领域有着广泛应用。而“纯惯导”则是指仅利用惯性测量单元（IMU）的数据进行定位与姿态估计，这在某些特定场景下显得尤为重要。

首先，我们需要了解卡尔曼滤波的基本原理：通过预测模型与实际观测数据相结合，不断修正系统状态估计值。而在纯惯导系统中，由于IMU会产生累积误差，因此引入卡尔曼滤波可以有效减少这些误差对最终结果的影响。

接下来几天，我将逐步拆解代码逻辑，并结合具体应用场景为大家详细讲解每一部分的功能。如果你也对此感兴趣，请持续关注后续内容吧！🔍👀