扩展卡尔曼滤波

资 源 简 介

扩展卡尔曼滤波

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，主要用于解决实际工程中普遍存在的非线性状态估计问题。

传统卡尔曼滤波基于线性系统假设，而实际系统往往存在非线性特性。EKF通过局部线性化的方式处理非线性问题，其核心思想是在每个估计点对非线性函数进行一阶泰勒展开近似。这种处理方式使得算法能够继承卡尔曼滤波的优秀特性，同时适应更广泛的工程场景。

EKF的工作流程主要包含预测和更新两个阶段。预测阶段利用系统模型推算状态和协方差的先验估计；更新阶段则结合观测数据对先验估计进行修正。与标准卡尔曼滤波不同的是，EKF在计算过程中需要不断计算非线性函数的雅可比矩阵，这是实现局部线性化的关键。

在实际应用中，EKF常见于机器人定位、自动驾驶、航空航天等领域。例如在无人机导航系统中，EKF可以融合IMU、GPS等多种传感器的测量数据，有效估计飞行器的位置和姿态。值得注意的是，当系统非线性程度较强时，EKF可能会出现估计偏差，这时需要考虑使用更高级的非线性滤波方法如无迹卡尔曼滤波(UKF)。