卡尔曼滤波

资 源 简 介

扩展卡尔曼滤波

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波是一种常用的状态估计算法，适用于线性或非线性系统。它通过将测量值与系统模型进行融合，可以更准确地估计系统的状态。在实际应用中，扩展卡尔曼滤波广泛应用于自动驾驶、机器人导航和信号处理等领域。此算法的核心思想是通过递归更新状态估计值，不断优化滤波结果，从而提高系统的鲁棒性和准确性。因此，深入了解和掌握扩展卡尔曼滤波算法对于从事相关领域的研究和开发人员来说是非常重要的。