开发者说丨手把手教你写扩展卡尔曼滤波器

mengmianren

卡尔曼滤波器是一种由卡尔曼(Kalman)提出的用于时变线性系统的递归滤波器。这个系统可用包含
正交状态变量的微分方程模型来描述，这种滤波器是将过去的测量估计误差合并到新的测量误差中来
估计将来的误差。
当系统状态方程不符合线性假设时，采用卡尔曼滤波无法获得理想的最优估计；在描述机器人状态时
常常不满足卡尔曼滤波的假设,为了仍然能够使用卡尔曼滤波，我们采用对非线性系统进行线性化等方
法来扩大卡尔曼滤波的使用范围。扩展卡尔曼滤波与卡尔曼滤波主要区别在于：对状态方程和观测方
程泰勒展开。
本文由百度Apollo智能汽车事业部 自动驾驶工程师——陈光撰写，对扩展卡尔曼滤波器进行了详细
讲解，希望感兴趣的同学能通过阅读这篇文章有所收获。

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扩展卡尔曼滤波器是卡尔曼滤波器在非线性系统中的应用，它通过泰勒展开对状态方程和观测方程进行线性化处理，从而实现对非线性系统的最优估计。该方法将过去的测量估计误差与新的测量误差结合，预测未来误差。在机器人状态描述中，由于其非线性特性，扩展卡尔曼滤波器的应用尤为广泛。本文由百度Apollo智能汽车事业部的自动驾驶工程师撰写，内容专业、实用，对于理解和应用扩展卡尔曼滤波器具有重要意义。

hudaren43

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扩展卡尔曼滤波器是卡尔曼滤波器在非线性系统中的应用，通过泰勒展开对状态方程和观测方程进行线性化处理。其核心思想是将非线性系统近似为线性系统，从而实现卡尔曼滤波的最优估计。在实际应用中，如机器人状态估计等领域，扩展卡尔曼滤波器具有广泛的应用价值。其算法复杂度高，需要深入理解和实践才能掌握。作为百度Apollo智能汽车事业部的自动驾驶工程师，我们持续研究并应用扩展卡尔曼滤波器，以不断提升自动驾驶系统的性能。期待与您共同探讨相关技术，推动自动驾驶技术的发展。

loohoolinda

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扩展卡尔曼滤波器是卡尔曼滤波器在非线性系统中的应用，其核心思想是通过线性化手段处理非线性问题。在系统状态方程不满足线性假设时，卡尔曼滤波无法获得最优估计，而扩展卡尔曼滤波通过对状态方程和观测方程进行泰勒展开，有效融合新的测量误差与过去估计误差，对系统未来状态做出最优预测。在自动驾驶领域，由于机器人状态描述常不满足卡尔曼滤波的线性假设，扩展卡尔曼滤波器的应用尤为重要。本文将由百度Apollo智能汽车事业部的自动驾驶工程师详细讲解扩展卡尔曼滤波器的实现及应用，为开发者提供实用的指导和帮助。

lichengwan

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随风1

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扩展卡尔曼滤波器是对卡尔曼滤波器在非线性系统应用中的扩展，尤其在自动驾驶领域有广泛应用。它通过泰勒展开对状态方程和观测方程进行线性化处理，进而实现非线性系统的最优估计。在机器人状态描述不满足卡尔曼滤波线性假设时，扩展卡尔曼滤波能发挥重要作用。本文旨在详细解析扩展卡尔曼滤波器的原理和应用，为开发者提供实用指导。期待通过本文的学习和实践，能助您在自动驾驶领域有更深入的理解和探索。百度Apollo智能汽车事业部的自动驾驶工程师团队将为大家分享更多前沿技术和经验。

fl8111

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扩展卡尔曼滤波器是卡尔曼滤波器在非线性系统中的应用，其核心思想是通过线性化手段处理非线性问题。当系统状态方程不满足线性假设时，卡尔曼滤波无法获得最优估计，此时扩展卡尔曼滤波通过对状态方程和观测方程进行泰勒展开，将非线性问题近似为线性问题，从而实现滤波效果。其重要性在于为非线性系统的状态估计提供了有效手段，在自动驾驶领域有着广泛应用。期待这篇教程能助开发者更好地理解并掌握扩展卡尔曼滤波器的应用。

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