基于EKF的车辆状态估计系统建模 卡尔曼滤波理论 扩展卡尔曼滤波（EKF） 基于EKF的车辆状态估计系统建模 卡尔曼滤波理论 卡尔曼滤波算法包含时间更新（预测）和测量更新（校正）两个过程。预测过程是利用任一时刻所确定的值进行先验估计，再对下一时刻进行估计。测量更新过程是用测量值对模型进行校正，对当前状态改进后的后验估计。其交替执行示意图如图所示，处理流程如图所示。 扩展卡尔曼滤波（EKF） 扩展卡尔曼滤波的思想是，对于一种非线性系统，可利用数值解析手段将这个系统离散化，在计算点邻域泰勒展开，将超过二次的项删去，仅保留一次项，使卡尔曼滤波运用于非线性系统[。 设一非线性系统为 时间更新方程： 测量更新方程：
本文介绍了基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的车辆状态估计系统建模。首先概述了卡尔曼滤波的基本原理，包括时间更新和测量更新的过程。接着详细阐述了EKF如何通过数值解析方法处理非线性系统，并给出了非线性系统的时间更新和测量更新方程。最后，展示了如何将EKF应用于车辆状态估计，转化汽车运动方程得到车辆状态和观测方程。
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