自动驾驶汽车使用激光雷达跟踪其他车辆，如何找到其他车辆？我想找到其他车辆的原因是我不想和其他车辆发生碰撞。
为了进行评估 我们必须得先明白如何解释传感器数据。不知是明白其他车辆在那，还要知道速度是多少，这样你就可以避免与他们进行碰撞，这对行人和其他物体也很重要。
知道其他车在那里，并且对他们将要去那里做出预测。
卡尔曼滤波是一个非常流行的系统状态估计的方法，他和概率定位相当相似，我们之前学过的蒙特卡罗定位方法，主要区别是 卡尔曼是对一个连续状态进行估计，而蒙特卡罗将世界分成很多离散的小块，作为结果，卡尔曼给我们一个单峰分布，蒙特卡罗是多峰分布。这两种方法都适用与定位和对其他车辆的追踪。事实上粒子滤波也适用于定位和预测，粒子滤波是连续多峰分布的。
接下来我们来看卡尔曼滤波
预测t4在哪？
t4 在t3的上面，从观测值来看，你可以说速度指向这个向量的方向。
卡尔曼滤波使用这些观测值预测未来的位置和速度。
实现一个程序，让你使用像这样的数据点，就算它们有噪声而且不确定。自动预测未来的位置可能在哪里和物体的运行速度。google自动驾驶汽车使用像这样的方法来理解，交通流量在那，根据雷达和激光测距数据。