Расширяя мой комментарий, Фильтр Калмана является обычным выбором для оценки положения и скорости по показаниям датчика с шумом.
Вот что говорит Википедия по теме (выделено мое:)
Фильтр Калмана - это алгоритм, обычно используемый с 1960-х годов для
улучшение навигации автомобиля (среди других приложений, хотя
аэрокосмический типичный тип), который дает оптимизированную оценку
состояние системы (например, положение и скорость ). Алгоритм работает
рекурсивно в режиме реального времени на потоках шумных входных данных наблюдений
(как правило, измерения датчика) и отфильтровывает ошибки, используя
подбор кривой наименьших квадратов оптимизирован с математическим прогнозом
будущее состояние, созданное путем моделирования физического состояния системы
характеристики.
Фильтр Калмана является базовой версией; есть также расширенный фильтр Калмана и фильтр Калмана без запаха *1020* (хотя мой лектор по системам управления так и не удосужился рассказать нам, для чего они фактически использовались)
@ stark предоставил ссылку на реализацию фильтра Калмана в Python (не уверен в качестве.) Вы можете найти других или свернуть свой собственный с помощью scipy.