扩展卡尔曼滤波 （EKF）。

资 源 简 介

扩展卡尔曼滤波 （EKF）。

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）是一种用于非线性系统的状态估计方法。作为传统卡尔曼滤波的扩展版本，EKF通过线性化非线性模型来处理现实世界中的复杂系统。

EKF的核心思想是通过泰勒展开对非线性系统进行局部线性化，然后应用标准卡尔曼滤波框架。这种方法特别适用于处理非线性动态系统和非线性测量模型的情况。在机器人定位、导航系统以及传感器融合等领域都有广泛应用。

典型的EKF实现包含两个主要阶段：预测和更新。预测阶段根据系统模型估计当前状态和协方差，而更新阶段则利用实际测量值来修正这些估计。虽然EKF对非线性系统只是近似最优估计，但在许多实际应用中已经证明是有效的解决方案。