Optimal state estimation (代码)

资 源 简 介

Optimal state estimation (代码)

详 情 说 明

状态估计是机器人导航、自动驾驶和工业控制等领域的核心问题，《Optimal state estimation》系统性地介绍了这一主题。书中通过代码实现展示了不同场景下的最优状态估计方法，包括线性和非线性系统的处理方案。

最基础的Kalman滤波适用于线性高斯系统，通过预测-更新两个步骤递归修正状态估计。其核心思想是融合传感器测量值与系统模型预测值，根据各自噪声特性进行加权平均。当系统存在非线性时，扩展Kalman滤波(EKF)通过对非线性函数进行一阶泰勒展开来近似处理，这种方法在计算效率和精度之间取得了平衡。

针对强非线性系统，书中还实现了更先进的无迹Kalman滤波(UKF)。不同于EKF的线性化处理，UKF通过精心选择的采样点（Sigma点）来捕捉非线性变换后的统计特性，避免了雅可比矩阵计算，通常能获得更好的估计性能。在非高斯噪声环境下，粒子滤波(PF)采用蒙特卡罗方法，用大量粒子来表示概率分布，特别适合多模态分布情况。

这些算法都遵循相似的框架：初始化状态与协方差矩阵，预测阶段根据系统模型推进状态，更新阶段则利用观测数据修正估计。不同之处在于对非线性、非高斯问题的处理策略。书中通过模块化的代码结构展示了如何选择合适滤波器，包括处理不同传感器（如IMU、GPS、激光雷达）的融合策略，以及应对计算资源限制的优化技巧。