extended卡尔曼滤波器是标准的非线性卡尔曼滤波器

资 源 简 介

extended卡尔曼滤波器是标准的非线性卡尔曼滤波器

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波（EKF）作为处理非线性系统的标准工具，通过一阶泰勒展开对非线性模型进行局部线性化，克服了经典卡尔曼滤波仅适用于线性系统的局限性。该工具箱集成了多种实用变体，可应对不同场景下的状态估计问题。

核心原理在于对非线性函数进行雅可比矩阵线性近似，保留系统动态特性的同时，通过预测-更新两阶段递归计算：预测阶段基于系统模型推算状态，更新阶段则利用观测数据修正估计。这种处理方式使其在机器人定位、导航系统等领域表现出色，尤其当系统非线性程度不高时，EKF能在计算复杂度和估计精度间取得较好平衡。

工具箱通常包含针对不同噪声特性（如高斯/非高斯噪声）、不同观测模型（如雷达/视觉传感器）的优化实现，用户可根据具体系统的非线性特性选择匹配的滤波器版本。需注意当系统存在强非线性时，EKF可能因线性近似误差导致滤波发散，此时可考虑无迹卡尔曼滤波（UKF）等进阶方案。