扩展卡尔曼滤波源代码

资 源 简 介

扩展卡尔曼滤波源代码

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）是经典卡尔曼滤波在非线性系统中的推广形式。它在机器人导航、自动驾驶和工业控制等领域有广泛应用，能够有效处理非线性系统状态估计问题。

基本工作原理： 非线性系统线性化：通过泰勒展开对非线性函数进行一阶近似，在估计点附近获得局部线性模型 状态预测：基于系统模型预测下一时刻状态 测量更新：结合传感器观测数据修正预测值 协方差更新：维护状态估计的不确定性度量

实现要点： 系统模型需要定义状态转移函数和观测函数 计算雅可比矩阵用于局部线性化 处理过程噪声和观测噪声 实现预测-更新的迭代循环

典型应用场景： 无人机姿态估计 移动机器人定位 目标跟踪系统 金融时间序列预测

相比标准卡尔曼滤波，EKF通过局部线性化的方式处理非线性问题，虽然计算量有所增加，但大幅扩展了适用场景。实际应用中需要注意线性化误差的影响，在高度非线性系统中可能需要考虑无迹卡尔曼滤波（UKF）等更先进的变体。