扩展卡尔曼滤波（EKF）实验报告

资 源 简 介

扩展卡尔曼滤波（EKF）实验报告

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）作为经典卡尔曼滤波在非线性系统中的扩展，在状态估计领域有着广泛应用。EKF通过局部线性化的方式处理非线性问题，使其成为机器人导航、自动驾驶等领域的核心算法之一。

实验报告通常包含以下几个关键部分： 理论背景：解释EKF如何对非线性系统进行泰勒展开并保留一阶项，推导状态预测和更新方程。 系统建模：需要明确状态变量（如位置、速度）、过程模型（系统动力学方程）和观测模型（传感器方程）。 实现过程：包含状态预测、协方差预测、卡尔曼增益计算、状态更新和协方差更新五个核心步骤。 实验验证：常见的方法包括设计带有噪声的非线性系统（如转弯模型），通过仿真验证EKF对真实状态的追踪能力。

实际应用中需特别注意： 雅可比矩阵的计算精度直接影响滤波效果 过程噪声和观测噪声的协方差矩阵需要合理设置 强非线性场景下可能考虑无迹卡尔曼滤波(UKF)等更高级算法 传感器融合时要注意不同传感器的坐标系对齐和时间同步问题

典型实验结果会展示EKF相较于普通滤波算法在非线性轨迹（如圆周运动）估计上的优势，同时分析不同噪声水平下的估计误差变化曲线。