卡尔曼滤波——迭代过程

之前提到了IMU与视觉SLAM的融合，因此也避不开卡尔曼滤波的使用。作为最经典的算法之一，推导过程不再赘述，这里只简述一下迭代的公式。

计算预测值，预测值和真实值之间的误差协方差矩阵
有了上式可以计算卡尔曼增益K，然后得到估计值
计算估计值和真实值之间的误差协方差矩阵，为下一次迭代做准备

其中：A为状态转移矩阵，Q为系统噪声方差矩阵，R为观测噪声方差矩阵

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