【MATLAB】Extended Kalman Filter

最新推荐文章于 2025-06-01 11:16:13 发布
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分类专栏： matlab
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/apsvvfb/article/details/12651999
本文介绍了使用MATLAB编写Extended Kalman Filter的过程，参考了一篇关于机器人视觉伺服的论文，涉及手动计算Jacobians矩阵，并提供了程序代码链接，展示了滤波效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

公式来自：卡尔曼滤波——维基百科

下了好多程序，但是人家的f都是固定的，昨天师兄给了篇论文让参照里面的transitionmatrix，手动算了Jacobians矩阵，写了下面的程序。

论文：Robot Visual Servo through Trajectory Estimation of a Moving Object Using Kalman Filter 


仍在修改中。。

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SLAM笔记四——Extended Kalman Filter
Keep calm and carry on.
11-30 9070
这是SLAM最传统的基础，是SLAM最原始的方法，虽然现在使用较少，但是还是有必要了解。What’s Kalman Filter这是一个贝叶斯滤波器，估计线性高斯模型，是对线性模型和高斯分布的优化方法。高斯分布首先，回顾一下高斯分布： 高斯分布的一些性质： 如果原变量为高斯分布，则边缘化和条件概率仍然满足高斯分布。 边缘分布和条件分布的模型： 卡尔曼滤波器的主要参数卡尔曼滤波器假设x
matlab开发-ExtendedKalmanFilter
08-25
matlab开发-ExtendedKalmanFilter。用于在Simulink中实现的自主车辆的EKF
extended_kalman_filter
09-27
KF的假设之一就是高斯分布的xx预测后仍服从高斯分布，高斯分布的xx变换到测量空间后仍服从高斯分布。可是，假如F、H是非线性变换，那么上述条件则不成立,详细见我的博客https://blog.youkuaiyun.com/caokaifa/article/details/82874211
【信号处理】卡尔曼滤波（Matlab代码实现）
最新发布
weixin_46039719的博客
06-01 873
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无人驾驶算法学习（三）：扩展卡尔曼滤波器Extended Kalman Filter
蒋成的博客
04-06 7002
1.引言 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。高斯分布在非线性系统中的传递结果将不再是高斯分布，参见下图所示。这里x符合高斯分布，y=g(x)为非线性函数，所得结果y的分布已经严重“变形”（这里y的分布通过蒙特卡洛采样获得），统计y的均值和方差也可以画出图中的高斯函数曲线，但已经与实际分布严重不符。 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...
Extended kalman filter
09-03
Extended Kalman Filter（扩展卡尔曼滤波）是卡尔曼滤波的非线性版本。在状态转移方程确定的情况下，EKF已经成为了非线性系统状态估计的事实标准
扩展卡尔曼滤波技术（Extended Kalman Filter，EKF）
weixin_46190814的博客
12-07 1万+
卡尔曼滤波算法是通过一个线性随机差分方程来估计当前状态，如果状态估计关系以及测量关系非线性则使用扩展卡尔曼滤波算法， EKF 是卡尔曼滤波器的非线性版本，它对当前均值和协方差的估计进行线性化。
Extended Kalman Filter Tracking Object in 3-D:Using Kalman filter to track object in 3D. 将扩展卡尔曼滤波器与其线性版本进行比较。-matlab开发
06-01
假设我们要跟踪在 3-D 空间中以恒定速度移动的对象。 我们的仪器观察方位、范围和高度（圆柱坐标）。 然而，感兴趣的是直角坐标。 由于变换是非线性的，因此需要使用扩展卡尔曼滤波器。 因为 X、Y 和 Range、Bearing...
在MATLAB中实现扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF
06-02
matlab误差估计扩展卡尔 在MATLAB中实现扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF
扩展卡尔曼滤波器（一）
2301_76677400的博客
04-19 1476
卡尔曼滤波的原理、过程、MATLAB代码实现
The extended Kalman Filter
qq_39697027的博客
08-01 414
The extended Kalman Filter Kalman Filter is build according to the assumptions of f linear state transitions and linear measurements with added Gaussian noise,but which are rarely fulfilled in practice.The extended Kalman filter (EKF) overcomes one of thes
The Extended Kalman Filter(html)
11-06
一个面向初学者的EKF互动教程，英文版，简单易懂，值得一看
数据融合matlab代码-Extended_Kalman_Filter:Extended_Kalman_Filter
05-22
数据融合matlab代码扩展卡尔曼滤波器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 专栏主题 1.您的代码应编译。 我的结果代码按照指示进行编译。 2.使用以下文件时，px，py，vx，vy输出坐标必须具有RMSE <= [.11，.11、0.52、0.52]：“ obj_pose-laser-radar-synthetic-input.txt”模拟器用于数据集1的文件” 我的结果在标准范围内具有RMSE。 3.您的传感器融合算法遵循前面课程中介绍的一般处理流程。 我的结果按照说明进行。 以下是本课程的说明。 Main.cpp读取数据并将传感器测量结果发送到FusionEKF.cpp FusionEKF.cpp获取传感器数据并初始化变量并更新变量。 卡尔曼滤波器方程式不在此文件中。 FusionEKF.cpp具有一个名为ekf_的变量，它是KalmanFilter类的实例。 ekf_将保存矩阵和向量值。 您还将使用ekf_实例调用预测和更新方程式。 KalmanFilter类在kalman_filter.cpp和kalman_filter.h中定义。 您只需要修改'kalman_filter
Extended Kalman Filter 入门讲义
06-06
扩展卡尔曼滤波教材，对原理进行了介绍，适合初学者学习。
EKF_suppose6n8_extendedKalman_卡尔曼simulink_extendedfilter_edgeuvc
10-04
扩展卡尔曼滤波算法的simulink模型
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自动驾驶中扩展卡尔曼滤波器的应用（Extended Kalman Filter）
frank的博客
03-30 4960
文章目录自动驾驶中的卡尔曼滤波卡尔曼滤波器的原理预测更新卡尔曼滤波的公式传感器融合 卡尔曼滤波（Kalman filtering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。 自动驾驶中的卡尔曼滤波 例如使用卡尔曼滤波器来预测前方的车辆将采取的下一组动作，预测汽车周围的其他汽车或...
扩展卡尔曼滤波器（EKF）
Wxx_Combo的博客
08-30 3765
扩展卡尔曼滤波器是一种强大的状态估计工具，尤其适用于非线性系统。在电机控制中，EKF 可以用来估算转子位置、速度和磁链等关键参数，从而实现高性能的无传感器控制。然而，由于其计算复杂性，在实际应用中需要仔细设计和优化，确保系统的实时性和精度。
滤波估计理论（三）——扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter）
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02-25 1889
滤波估计理论（三）——扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter）矢量函数的泰勒级数高斯分布非线性变换的线性近似一阶近似线性近似EKF加性噪声模型非加性噪声模型 在经典Kalman滤波的推导中，我们假设系统的动态模型和量测模型皆是线性的，因而可以基于Gaussian分布的线性化性质，直接推导出线性变换后的分布。但在实际生活中，线性模型是一个强假设，大多数的系统并不是线性的，其动...
Extended Kalman filter method
01-20
### 扩展卡尔曼滤波器理论 扩展卡尔曼滤波器（EKF）是一种用于非线性系统的状态估计技术。传统卡尔曼滤波假设系统模型是线性的，但在实际应用中许多动态过程是非线性的。为此，EKF通过泰勒级数展开将非线性函数局部线性化来近似处理这类问题[^1]。 对于离散时间下的非线性系统： \[ \begin{aligned} \mathbf{x}_{k} &= f(\mathbf{x}_{k-1}, \mathbf{u}_k, w_k) \\ \mathbf{z}_k &= h(\mathbf{x}_k, v_k) \end{aligned} \] 其中 \(f\) 和 \(h\) 是可能带有噪声项 \(w_k,v_k\) 的非线性映射；\( \mathbf{x}_k \) 表示状态向量而观测由 \( \mathbf{z}_k \) 给出。 ### EKF算法流程 预测阶段更新方程如下所示: ```matlab % 预测步 x_pred = f(x_prev, u); % 状态转移方程 F = jacobian(f, x_prev); % 计算雅可比矩阵 P_pred = F * P_prev * F' + Q; % 更新先验协方差矩阵 ``` 校正环节则依赖于测量值来进行修正: ```matlab % 校正步 H = jacobian(h, x_pred); K = P_pred * H' / (H * P_pred * H' + R); % 计算增益 x_est = x_pred + K * (z - h(x_pred)); % 更新状态估值 P_est = (eye(size(K, 1)) - K*H)*P_pred; % 更新后验误差协方差 ``` 这里 `Q` 和 `R` 分别代表过程和观测量的噪声协方差矩阵，它们反映了不确定性程度。上述代码片段展示了如何利用MATLAB实现基本框架内的关键计算步骤。
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