传感器数据融合和卡尔曼滤波。

传感器数据融合是指将来自不同传感器的数据进行合并，得到更准确、可靠的测量结果。在实现传感器数据融合的过程中，卡尔曼滤波是一种常见且有效的方法。

卡尔曼滤波是基于贝叶斯定理的数学方法，可以通过对受到噪声干扰的测量数据进行预测、估计和更新，从而得到更准确的测量结果。其基本流程包括预测和更新两个阶段。

在预测阶段，卡尔曼滤波模型假设系统是线性的，且所有噪声都是高斯分布的。基于当前的状态和协方差信息，通过状态转移矩阵和噪声协方差矩阵对下一时刻的状态和协方差进行预测。

在更新阶段，卡尔曼滤波模型利用传感器测量值对当前状态和协方差进行修正，得到更准确的测量结果。该过程包括计算卡尔曼增益、测量残差、测量噪声协方差矩阵等步骤。

以下是一个使用卡尔曼滤波进行传感器数据融合的Python示例代码：

import numpy as np

# 预测阶段
def predict(state, cov, A, Q):
    state_pred = A @ state
    cov_pred = A @ cov @ A.T + Q
    return state_pred, cov_pred

# 更新阶段
def update(state_pred, cov_pred, z, H, R):
    K = cov