我正在Udacity 的自动驾驶汽车纳米学位中学习无味卡尔曼滤波器。UKF 旨在跟踪在恒定转弯速率假设下移动的物体$\ddot\psi$和速度（速度）$v$，即所谓的 CTRV 模型。假设过程噪声来自纵向加速度分量$\nu_a = {N(0,\sigma_a^2)}$和一个偏航加速度分量$\nu_{\ddot\psi} = N(0,\sigma_{\ddot\psi}^2)$.

平均状态向量

$$x = \begin{bmatrix} p_x \\ p_y \\ v \\ \psi \\ \dot\psi \\ \end{bmatrix}$$ 跟踪 x 和 y 坐标、速度、转弯角度和转弯速率的平均值。矩阵$P$存储这些变量的协方差。

描述模型的屏幕截图如下。

我的理解是，由于噪声分量是零均值，它们应该只影响协方差而不是均值。然而，在演讲中，噪音也被添加到了手段中。例如$e=\Delta t \cdot \nu_{\ddot\psi}$是偏航加速度噪声对偏航率的影响。符号似乎也很奇怪。乘以是什么意思$\Delta t$随机变量$\nu_{\ddot\psi}$具有均值和方差分量？