
English: 
So now let's put everything together.
Let's write a main program that takes these 2 functions, update and predict,
and feeds into a sequence of measurements and motions.
In the example I've chosen here are the measurements of 5., 6., 7., 9., and 10.
The motions are 1., 1., 2., 1., 1.
This all would work out really well if the initial estimate was 5,
but we're setting it to 0 with a very large uncertainty of 10,000.
Let's assume the measurement uncertainty is constant 4,
and the motion uncertainty is constant 2.
When you run this, your first estimate for position should basically become 5--
4.99, and the reason is your initial uncertainty is so large,
the estimate is dominated by the first measurement.
Your uncertainty shrinks to 3.99, which is slightly better than
the measurement uncertainty.

Chinese: 
现在 我们整合一下所学内容
我们先写一个主程序 包括两个函数 更新函数和预测函数
然后输入一系列测量数据和运动数据
在本例中 测量数据是 5、6、7、9、10
运动数据是 1、1、2、1、1
如果初始估计是 5 那结果会非常好
但我们将其设置为 0 且不确定性非常高 为 10,000
我们假设测量不确定性为常量 4
运动不确定性为常量 2
运行程序 你的第一次位置估计结果差不多是 5
4.99 原因在于 初始不确定性太高
第一次测量主导了估计结果
你的不确定下降到了 3.99 比测量不确定性
稍好一点

Spanish: 
Así que ahora vamos a poner todo junto.
Vamos a escribir un programa principal que coge estas 2 funciones, update y predict,
e introducimos una secuencia de mediciones y movimientos.
En el ejemplo que he escogido son las medidas 5., 6., 7., 9., y 10.
Los movimientos son 1., 1., 2., 1., 1.
Todo esto funcionaría muy bien si la estimación inicial era de 5,
pero lo estamos estableciendo a 0 con una incertidumbre muy grande de 10.000.
Supongamos que la incertidumbre de la medición es constante 4,
y la incertidumbre movimiento es constante 2.
Cuando ejecute esto, su primera estimación para la posición, básicamente, debe convertirse en 5,
4.99, y la razón es que la incertidumbre inicial es muy grande,
la estimación está dominada por la primera medición.
Su incertidumbre se reduce a 3.99, que es un poco mejor que
la incertidumbre de la medición.

Japanese: 
それではまとめましょう
これら2つの関数を使用して更新と予測を行い
一連の測定とモーションを取り込むメインプログラムを作成しましょう
ここで選択した例では 測定は5. 6. 7. 9. 10.です
モーションは1. 1. 2. 1. 1.です
最初の推定値が5であれば すべてうまくいきますが
0に設定すると 不確実性は10,000という非常に大きな値になります
測定の不確実性が定数4で
モーションの不確実性が定数2だとします
これを実行すると 位置の最初の推定値は基本的に5にほど近い4.99になります
これは 最初の不確実性が非常に大きい値であるため
推定値が最初の測定の影響を大きく受けるからです
不確実性は3.99まで縮小されます
これは測定の不確実性を少し下回っています

Japanese: 
それではまとめましょう
updateとpredictの2つの関数を使った
メインプログラムを書いてください
2つの関数に観測と動作のサイクルの値を
入力するようにします
私が選んだ例では観測は5、6、7、9、10
動作は1、1、2、1、1としました
初期予測が5ならいい結果が出るはずですが
ここでは初期予測を0に設定し
不確実性の初期値も10，000とします
さらに観測の不確実性を定数4
動作の不確実性を定数2だと仮定します
これを実行すると1回目の推定位置が4．99
つまり約5になるはずです
不確実性の初期値が大きかったため
1回目の観測値に予測値が引っ張られているのです
観測の不確実性は定数4より
わずかに改善され3．99へ減少します
1を可算したと予測しますが

Russian: 
Итак, теперь давайте все вместе.
Давайте напишем основную программу, которая принимает эти 2 функции, обновления и предсказания
и подает в последовательность измерений и движений.
В этом примере я выбрал вот результаты 5., 6., 7., 9., 10.
Движений 1., 1., 2., 1., 1.
Это все будет работать действительно хорошо, если первоначальная оценка составляла 5,
но мы устанавливаем его в 0 с очень большой неопределенности 10000.
Давайте предположим, что погрешность измерения постоянной 4,
и движение неопределенность постоянной 2
При запуске этого, ваша первая оценка позиции должна стать в основном 5 -
4,99, и причина вашей начальной неопределенности настолько велика,
что оценка преобладает первое измерение.
Ваша неопределенности уменьшается до 3,99, что немного лучше, чем
Погрешность измерения.

Japanese: 
不確実性は5．99に増え
動作の不確実性は2となります
観測値6に基づいて更新すると
約6となる5．99の予測値を得ます
1動き観測値は7、2動き観測値は9、1動き
観測値は10になり最後に1動きます
現在の位置に対して10．99の予測が
最終的な結果として出てきます
10の位置から1だけ動いた数値です
残る不確実性は4です
これを実行して
今のとまったく同じ結果を得られますか？

English: 
You then predict that you add 1, but the uncertainty increases to 5.99,
which is the motion uncertainty of 2.
You update again based on the measurement 6, you get your estimate of 5.99,
which is almost 6.
You move 1 again. You measure 7. You move 2. You measure 9. You move 1.
You measure 10, and you move a final 1.
And out comes as the final result, a prediction of 10.99 for the position,
which is your 10 position moved by 1,
and the uncertainty--residual uncertainty of 4.
Can you implement this so you get the exactly same outputs as I've gotten over here?

Chinese: 
然后 你的预测是加 1 但是不确定性增加到了 5.99
因为运动不确定性为 2
然后你根据测量数据 6 再次更新 得到你的估计 5.99
差不多就是 6
你再移动 1 测量数据为 7 你移动 2 测量数据为 9 你移动 1
测量数据为 10 最后移动 1
最终结果出来了 该位置的预测为 10.99
即你的位置 10 移动 1
而不确定性 残留不确定性为 4

Spanish: 
Entonces, predices que hay que sumar 1, pero la incertidumbre aumenta a 5.99,
que es la incertidumbre del movimiento 2.
Se actualiza de nuevo basado en la medición 6, se obtiene la estimación 5.99,
que es casi 6.
Te mueves 1 de nuevo. Mides 7. Te mueves 2. Mides 9. Te mueves 1.
Mides 10, y finalmente te mueves 1.
Y aparece como resultado final, una predicción de 10.99 para la posición,
que es tu posición 10 más un movimiento de 1,
y la incertidumbre -- la incertidumbre residual, es 4.
¿Puede implementar esto para que pueda obtener exactamente el mismo resultado que he conseguido aquí?

Russian: 
Вы тогда предсказывали, что вы добавляете 1, но неопределенность возрастает до 5,99,
которая является движением неопределенности 2.
Обновить снова, основанный на измерении 6, вы получите оценку 5,99,
что почти 6.
Вы передвигаетесь на 1 раз. Вы измеряете 7. Вы двигаетесь 2. Вы измеряете 9. Вы двигаетесь 1.
Вы измеряете 10, и вы двигаетесь окончательного 1
И из них приходит как конечный результат, прогнозирование 10,99 на должность,
которая является вашей 10ой позицией которая перешла на 1,
и неопределенность - остаточная неопределенность 4.

Japanese: 
次の予測で1を得ると 不確実性は5.99に増えます
モーションの不確実性は2です
測定6に基づいて再度更新すると
推定値は5.99 つまりほぼ6を得られます
もう一度1動かします測定は7 モーションは2 測定は9 モーションは1
測定は10 最後のモーションは1です
最終的な結果として 位置の予測は10.99になります
これは1動かした位置10であり
不確実性は4です

Russian: 
Можете ли вы осуществить это таким образом, что вы получаете точно такие же выходы, как я получил здесь?

Japanese: 
これを実装して まったく同じ出力を得ることができますか?

Chinese: 
你能实现这个程序，并得到和我这里完全一样的输出吗？
