EKF典型程序源代码（MATLAB环境）

已于 2024-12-17 16:19:54 修改
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分类专栏： 卡尔曼讲解与各种典型进阶MATLAB编程 文章标签： matlab 开发语言 卡尔曼滤波
于 2024-02-08 15:33:55 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/callmeup/article/details/136079687
版权
本文提供了一段关于扩展卡尔曼滤波（EKF）的MATLAB程序源代码，详细解释了其工作原理和实现过程，旨在帮助开发者深入理解EKF算法及其在实际应用中的运用。

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

在这里插入图片描述

本文是EKF的例程

  1. 状态量是三维、非线性的
  2. 观测量也是三维、非线性的

在设计模型的时候，我尽量将运动模型设计得复杂一点，这样在后面用它更改的时候从难到简单会方便一点。

另有UKF、CKF等程序源代码在专栏里：https://blog.youkuaiyun.com/callmeup/category_12574912.html
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程序源码

2024年8月30日，更新到Ver3，如下：

% EKF经典程序
% Evand©2023-2024
% date: 2023-11-07/Ver1
% 2024-4-5/Ver2：添加详细的注释
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EKF_matlab
10-15
具体说明请见 http://blog.youkuaiyun.com/apsvvfb/article/details/12651999
EKF的matlab代码
weixin_42599558的博客
02-15 617
EKF是扩展卡尔曼滤波的缩写，它是一种用于状态估计的算法，常用于机器人、导航、控制等领域。下面是一个简单的EKF的matlab代码示例： % 定义状态方程和观测方程 f = @(x)[x(1)+0.1*x(2); x(2)+0.1*x(3); x(3)+0.1*x(4); x(4)]; h = @(x)[x(1); x(3)]; % 初始化状态向量和协方差矩阵 x = [0;0;0;0]; P ...
【信号处理】扩展卡尔曼滤波EKF附Matlab代码
最新发布
m0_57702748的博客
02-20 966
卡尔曼滤波 (Kalman Filter, KF) 作为一种最优估计器，在各种工程领域中扮演着重要的角色，尤其在信号处理中，它能有效地从含有噪声的观测数据中估计系统的状态。然而，传统的卡尔曼滤波只能应用于线性系统和高斯噪声的情况。在实际应用中，很多系统都表现出非线性特性，例如无线通信中的信道估计、机器人导航中的姿态估计、以及生物医学信号处理中的生理参数估计等。
从零开始使用matlab实现EKF-SLAM算法（含完整代码）
mjmmm的博客
04-27 5004
扩展卡尔曼滤波器同步定位与建图 (EKF-SLAM) 算法建立在 EKF 的基础上，集成了 EKF 的功能，可解决机器人技术中最具挑战性的问题之一：同时定位与建图 (SLAM)。 EKF-SLAM采用EKF方法来同时估计机器人的状态和周围环境的布局，而无需事先了解位置。 这种双重功能对于在未知环境中运行的自主系统至关重要，使它们能够在绘制区域地图时有效导航。 EKF-SLAM 算法一直是自动驾驶车辆和机器人系统开发的基石，为处理现实世界环境中固有的不确定性提供了一个强大的框架。
【信号处理】扩展卡尔曼滤波EKF（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
11-19 2322
为解决传统EKF算法中其状态向量维度过大导致该算法运行效率变慢、识别精度下降等问题，本文提出了一种改进的EKF算法，引入模态坐标变换，利用模态坐标转换对传统EKF的状态向量进行处理，构建以模态坐标初始值和结构损伤参数的状态向量。[2]胡文强,胡建鹏,吴飞,陆雯霞.基于EKF的初始状态自适应室内融合定位算法[J].传感器与微系统,2022,41(11):147-151.DOI:10.13873/J.1000-9787(2022)11-0147-05.%x方向的过程噪声向量//相当于Q。行百里者，半于九十。
使用扩展卡尔曼滤波（EKF）融合激光雷达和雷达数据（Matlab代码实现）
Ke_Yan_She的博客
07-17 344
然而，这两者的输出是不同的，激光雷达的输出是笛卡尔坐标中物体的位置，而雷达给出物体在极坐标中的位置和速度。使用扩展卡尔曼滤波器是因为它可以融合非线性数据，在这种情况下是来自笛卡尔坐标和极坐标的数据。为了估计非线性测量，引入了雅可比矩阵。[1]杨春玲,倪晋麟,刘国岁,郑全战.转换坐标卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪[J].电子学报,1999(03):121-123.博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除。行百里者，半于九十。
基于Matlab实现基于EKF实现的姿态估计算法+源代码+文档说明
12-21
1、资源内容：基于Matlab实现基于EKF实现的姿态估计算法+源代码+文档说明 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行成功，功能ok的情况...
【基于PSINS工具箱】EKF和CKF组合导航-MATLAB源代码
07-14
MATLAB源代码。 【注意】务必注意，此代码需要在PSINS工具箱的环境下才能运行。 运行后得到三维轨迹对比、误差对比、误差计算等结果。 参考文章： https://blog.youkuaiyun.com/callmeup/article/details/138372126
基于卡尔曼滤波的目标跟踪经典matlab程序源代码，用于2维目标的跟踪，是初学者学习卡尔曼滤波的好教程
11-10
在这个MATLAB程序中，可能会包括以下几个关键部分： 1. **状态转移矩阵（State Transition Matrix）**：描述了系统从一个时间步到下一个时间步的状态变化。对于2D目标跟踪，状态通常包括位置和速度等信息。 2. **...
扩展卡尔曼滤波EKF和粒子滤波PF的效果对比，MATLAB源代码
09-23
扩展卡尔曼滤波EKF和粒子滤波PF的效果对比，MATLAB源代码。 MATLAB代码实现了扩展卡尔曼滤波（EKF）和粒子滤波（PF）在状态估计中的对比分析。主要功能包括： 参数设置：初始化仿真参数，如粒子数量、时间序列、...
KF+EKF matlab程序实现
06-22
主要关于卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波，包含两个KF程序、一个EKF程序
EKF MATLAB函数
04-13
不要写EKF代码，只要输入系统方程和量测方程即可滤波
数据融合matlab代码-EKF:EKF
05-22
数据融合matlab代码扩展卡尔曼滤波器，用于物体跟踪 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 在这个项目中，我使用了扩展卡尔曼滤波器，通过带噪的激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的运动物体的状态。 使用文件“ obj_pose-laser-radar-synthetic-input”时，获得估计对象位置（px，py）和速度（vx，vy）输出坐标<= [.11，.11，0.52，0.52]的RMSE值。 txt”，即模拟器用于数据集1的相同数据文件。 该项目涉及Term 2 Simulator，可以下载 该存储库包含两个文件，可用于为Linux或Mac系统设置和安装。 对于Windows，您可以使用Docker，VMware或什至安装uWebSocketIO。 一旦完成uWebSocketIO的安装，就可以通过从项目顶部目录执行以下操作来构建和运行主程序。 mkdir构建 光盘制作 cmake .. 制作 ./扩展KF 代码与模拟器之间的交流 输入：模拟器提供给C ++程序的值 [“ sensor_measurement”] =>模拟器观察到的测量值（激光雷达或雷达） 输出：C ++程序提供给模拟
EKF扩展卡尔曼滤波器代码实现
03-31
以匀速直线运动为例，设计了基于距离的目标跟踪算法，即状态量为X、Y轴的位置和速度，观测值为物体到观测站的距离，具体实现过程见代码
PX4 EKF MATLAB代码
01-09
PX4 EKF MATLAB代码参考，建立以角速度，角加速度，重力加速度，磁通量共12阶的数据为状态的状态方程。以角速度、加速度、磁通量建立量测方程进行EKF滤波
卡尔曼滤波EKF
11-06
非常实用的EKF滤波跟踪的MATLAB仿真实现，含有数据及相关代码
使用 Python 的扩展卡尔曼滤波 （EKF） 代码示例
gongdiwudu的专栏
04-14 2356
在本教程中，我们将介绍您需要了解的有关扩展卡尔曼滤波器 （EKF） 的所有信息。最后，我提供了一个使用 Python 代码的详细示例，向您展示如何从头开始实现 EKF。
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