Вот пример использования фильтра Калмана с библиотекой Pykalman для объединения данных с GPS, гироскопом и акселерометром:

import numpy as np
from pykalman import KalmanFilter
# Инициализация фильтра Калмана
initial_state_mean = $$0,0,0,0,0,0$$ # начальное состояние - широта, долгота, скорость по x, скорость по y, ускорение по x, ускорение по y
transition_matrix = np.eye$6$ # матрица перехода для постоянной скорости и ускорения
kf = KalmanFilter$transitio{n}_{m}atrices=transitio{n}_{m}atrix,n_{d}i{m}_{o}bs=3,initia{l}_{s}tat{e}_{m}ean=initia{l}_{s}tat{e}_{m}ean$
# Загрузка данных с GPS, гироскопом и акселерометром
# Ваш код для получения данных здесь
# Обновление фильтра с новыми наблюдениями
filtered_state_means, _ = kf.filter$data$
# Получение широты и долготы $первыедваэлементавекторасостояния$ latitude = filtered_state_means$$:,0$$ longitude = filtered_state_means$$:,1$$
# Вывод результатов
print$"Широта:",latitude$ print$"Долгота:",longitude$

Пожалуйста, учтите, что вам необходимо подготовить данные с GPS, гироскопом и акселерометром в правильном формате и объединить их перед передачей в фильтр Калмана. Также необходимо настроить параметры фильтра $например,матрицуперехода$ в зависимости от вашей специфической задачи.