Hola
Al armar el algoritmo de EKF me estoy cruzando con un problema en el paso 4 (según la bibliografía de automaticadisson https://automaticaddison.com/extended-kalman-filter-ekf-with-python-code-example/) en el que se debe calcular el residuo.
Se plantea que el cálculo del residuo es el siguiente 
, donde z_k es el vector de observación. En el ejemplo se modela como 
.
Además, 
y en el ejemplo se tiene que 
equivale a 
.
El problema es que no estoy entendiendo cómo combinar estos datos. Si tomo z_k como 
, H como el jacobiano de la observación con respecto al estado (matriz 2x3), x̂ es la predicción del proximo estado basado en el estado actual + la acción (vector 3x1), y el vector ruido; el problema queda mal dimensionado.
Agradezco sus comentarios, saludos,