扩展卡尔曼滤波算法

资 源 简 介

扩展卡尔曼滤波算法

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下的重要推广。其核心思想是通过线性化近似来处理非线性状态转移和观测模型。

核心逻辑 线性化处理：对非线性函数进行一阶泰勒展开，在当前估计点附近获得局部线性近似 预测-更新机制：保持卡尔曼滤波的两阶段框架，但每次迭代都重新计算雅可比矩阵 协方差传播：通过线性化模型传递状态估计的不确定性

典型应用场景 机器人定位（处理非线性的运动模型） 无人机导航（融合IMU和视觉数据） 目标跟踪（非线性运动轨迹预测）

实现要点 需提供状态转移函数和观测函数的雅可比矩阵 对强非线性系统可能产生线性化误差 计算量大于标准卡尔曼滤波，但远小于粒子滤波等非线性方法

该算法保留了卡尔曼滤波计算效率高的优势，使其成为工程实践中处理轻度非线性问题的首选方案。实际应用中常配合传感器融合技术提升鲁棒性。