卡尔曼滤波

资 源 简 介

卡尔曼滤波

详 情 说 明

卡尔曼滤波是一种高效的状态估计算法，最初由Rudolf Kalman提出用于线性系统。这种递归算法通过结合预测和测量更新来估计动态系统的状态，特别适合处理存在噪声的观测数据。

针对非线性系统，扩展卡尔曼滤波(EKF)应运而生。EKF通过将非线性系统在工作点附近进行一阶泰勒展开来实现线性化处理，这使得卡尔曼滤波的理论可以应用于更广泛的非线性场景。然而，这种线性化处理也导致EKF成为一种次优滤波方案。

在EKF的基础上，研究者们又提出了考虑泰勒展开二次项的二阶滤波方法。这些方法虽然理论上能提高估计精度，但由于计算复杂度的大幅增加，在工程实践中反而不如一阶EKF应用广泛。

EKF及其衍生算法在导航系统、机器人定位、目标跟踪等领域都有重要应用。这些方法通过巧妙处理系统非线性特性，为复杂环境下的状态估计问题提供了有效的解决方案。