EKF滤波器实现代码，有利于初学者了解非线性滤波变成

资 源 简 介

EKF滤波器实现代码，有利于初学者了解非线性滤波变成

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波（EKF）是处理非线性系统状态估计的强大工具，尤其适合传感器融合和机器人定位等场景。对于初学者而言，理解EKF的实现逻辑比直接阅读代码更重要。

EKF的核心思想是通过泰勒展开对非线性系统进行局部线性化。与标准卡尔曼滤波相比，它用雅可比矩阵替代了状态转移矩阵和观测矩阵。实现时通常包含预测和更新两个主要步骤：预测阶段根据系统模型推算状态和协方差，更新阶段则融合观测数据修正估计。

初学者需要注意几个关键点：首先是雅可比矩阵的计算，这需要掌握基本的多元微积分知识；其次是协方差矩阵的维护，它反映了估计的不确定性；最后是QR分解等数值稳定技术的应用，可以避免计算过程中的发散问题。

实际应用中，EKF常用于GPS/IMU组合导航、自动驾驶车辆定位等场景。虽然现代算法如粒子滤波、UKF等逐渐普及，但EKF仍因其计算效率优势被广泛采用。理解EKF的实现原理，能为学习更复杂的非线性滤波算法打下坚实基础。