自适应卡尔曼滤波方法与流程：基于未知观测噪声方差的目标跟踪

目标跟踪是计算机视觉和机器人领域中的一个重要问题，而卡尔曼滤波是一种常用的目标跟踪方法。然而，在实际应用中，观测噪声方差往往是未知的，这会对卡尔曼滤波的性能造成一定的影响。为了解决这个问题，可以采用一种基于观测噪声方差未知的自适应卡尔曼滤波方法。本文将详细介绍这种方法的流程，并提供相应的源代码。

1. 初始化
   在开始目标跟踪之前，需要对卡尔曼滤波器进行初始化。初始化包括初始化状态向量、状态协方差矩阵、观测矩阵和观测噪声方差。

2. 预测步骤
   在预测步骤中，使用状态转移矩阵和控制输入（如果有）来预测目标的新状态。具体的预测公式如下：

   x_hat = A * x + B * u
   P_hat = A * P * A^T + Q

其中，x_hat是预测的状态向量，A是状态转移矩阵，x是上一时刻的状态向量，B是控制输入矩阵，u是控制输入向量，P_hat是预测的状态协方差矩阵，Q是过程噪声协方差矩阵。

3. 更新步骤
   在更新步骤中，将预测的状态与观测进行比较，并更新状态向量和协方差矩阵。具体的更新公式如下：

   K = P_hat * H^T * (H * P_hat * H^T + R)^(-1)
   x = x_h