# 扩展卡尔曼滤波器（EKF）在 Python 中的实现
扩展卡尔曼滤波器（EKF）是一种广泛应用于非线性动态系统的状态估计与滤波技术。与标准的卡尔曼滤波器相比，EKF能够处理非线性系统，通过对非线性函数进行线性化，使得状态估计更加准确。本文将介绍EKF的基本概念和原理，并通过代码示例展示如何在Python中实现这一算法。
## EKF的基本原理
EKF的基本思想是通过预测和更新两个步骤实现
在阅读本篇博客之前希望读者已经具备线性卡尔曼滤波器的基础，或者提前研读我的前一篇关于线性卡尔曼滤波器的文章：线性卡尔曼滤波算法及示例。下面不说废话，直奔主题了。一、扩展卡尔曼滤波器（EKF）理论基础扩展Kalman滤波器算法实质上是一种在线线性化技术，即安装估计轨道进行线性化处理—-泰勒级数展开，再进行线性的Kalman滤波。实际非线性滤波处理，通常对过程噪声和观测噪声近似为高斯分布，协方差分别为
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2023-10-16 22:19:38
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毫米波雷达的数据
毫米波雷达观察世界的方式与激光雷达有所不同。激光雷达测量的原理是光的直线传播，因此在测量时能直接获得障碍物在笛卡尔坐标系下x方向、y方向和z方向上的距离；而毫米波雷达的原理是多普勒效应，它所测量的数据都是在极坐标系下的。
如下图所示，毫米波雷达能够测量障碍物在极坐标下离雷达的距离ρ、方向角ϕ以及距离的变化率（径向速度）ρ'，如下图所示。
扩展卡尔曼滤波器理论
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2019-08-31 16:38:00
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# Python 扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 实现指南
扩展卡尔曼滤波器（EKF）是一种用于非线性动态系统状态估计的数学算法。在此，我们将通过一个具体的例子来实施EKF，并帮助刚入行的开发者理解其运作方式。
## EKF 流程概述
在实现EKF前，首先我们需要明确整个流程。如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|--
1从基础卡尔曼滤波到互补卡尔曼滤波卡尔曼滤波自从1960被Kalman发明并应用到阿波罗登月计划之后一直经久不衰，直到现在也被机器人、自动驾驶、飞行控制等领域应用。基础卡尔曼滤波只能对线性系统建模；扩展卡尔曼滤波对非线性方程做线性近似以便将卡尔曼滤波应用到非线性系统。后来研究者发现将系统状态分成主要成分和误差，并将卡尔曼滤波用来预测误差，会使得系统的近似程度更高，效果更好。在姿态解算任
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2023-12-15 15:36:27
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卡尔曼滤波器在1960年被卡尔曼发明之后，被广泛应用在动态系统预测。
原创
2023-08-12 09:27:54
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# Python 实现扩展卡尔曼滤波器
扩展卡尔曼滤波器（EKF）是一种用于估计动态系统状态的有效方法，适用于非线性系统。本文将通过具体的步骤及代码演示，教会您如何使用 Python 实现扩展卡尔曼滤波器。我们将分解整个过程为几个关键步骤，并对每一步进行详细讲解。
## 整体流程
首先，以下是实现扩展卡尔曼滤波器的整体流程：
```markdown
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-14 07:04:40
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本篇译文翻译自 The Extended Kalman Filter : An Interactive Turorial for Non-Experts. 原文本文惯例及说明 ：译文中的Demo请至原文处运行最好具有高等数学和线性代数基础本文基本原理和飞控中的EKF代码实现之间是有差距的在接触 OpenPilot 和 Pixhawk飞控时，我经常遇到关于EKF的参考。我谷歌搜索 EKF，引导我到不
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2024-08-30 10:47:49
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卡尔曼滤波器以其创建者 Rudolf E. Kalman 的名字命名，是一种数学算法，它提供递归方法，以最小化均方误差的方式估计系统的状态。它广泛应用于机器人、经济学、控制系统和计算机视觉。在计算机视觉领域，卡尔曼滤波器在跟踪应用中得到了广泛的应用。在本文中，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，提供了一个使用 Python 代码的详细示例实际应用EK
原创
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2024-03-07 16:03:53
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扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）是标准卡尔曼滤波在非线性情形下的一种扩展形式，EKF算法是将非线性函数进行泰勒展开，省略高阶项，保留展开项的一阶项，以此来实现非线性函数线性化，最后通过卡尔曼滤波算法近似计算系统的状态估计值和方差估计值,对信号进行滤波。一、泰勒级数展开 泰勒级数展开是将一个在处具有阶导数的函数
文章目录扩展卡尔曼滤波器协方差Ref：首先从工程上看卡尔曼滤波算法。
原创
2022-01-15 10:46:39
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卡尔曼滤波器扩展卡尔曼滤波器协方差Ref：
卡尔曼滤波器首先从工程上看卡尔曼滤波算法。引入一个离散控制过程的系统，该系统可用一个线性随机微分方程（linear stochastic difference equation）来描述：
原创
2021-11-13 14:23:27
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参考内容：书籍《卡尔曼滤波原理及应用------matlab仿真》这本书对kalman算法的解析很清晰，MATLAB程序很全，适合初学者（如有侵权，请联系删除(qq:1491967912)） EKF滤波算法是建立在KF滤波算法的基础上，核心思想是，对于非线性系统，首先对滤波值的非线性函数展开成泰勒级数但只保存一阶及以下部分（舍去二阶和高阶部分），
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2023-09-06 13:42:22
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文章目录前言一、卡尔曼滤波原理最后对卡尔曼滤波的预测步和更新步公式进行总结：二、Matlab代码三、Python代码 前言本文主要讲解卡尔曼滤波的原理以及Matlab和python代码实现。一、卡尔曼滤波原理最后对卡尔曼滤波的预测步和更新步公式进行总结：二、Matlab代码%X(K)=F*X(K-1)+Q
%Y(K)=H*X(K)+R
%%%第一个问题，生成一段随机信号，并滤波
%生成一段时间
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2023-09-22 11:08:25
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线性可扩展卡尔曼EKF Python是一种应用广泛的非线性状态估计方法，是对线性卡尔曼滤波器(Kalman Filter)的扩展。这种方法适用于处理从非线性动态系统中获得的信号，是实时跟踪、定位和数据融合等领域的重要工具。本文将详细说明如何在Python中实现线性可扩展卡尔曼EKF的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及性能优化等内容。
## 环境准备
在开始实现之前，我
文章目录参考资料1. 基本概念1.1 先验概率和后验概率1.2 贝叶斯公式2. 卡尔曼滤波2.1 卡尔曼滤波主要公式2.2 已知的前提假设2.3 预测2.4 更新2.5 推导3. 卡尔曼滤波在无人驾驶汽车感知模块的应用3.1 无人车感知模块的传感器3.2 基于卡尔曼滤波的行人位置估算 参考资料如何使用卡尔曼滤波（Kalman Filtering）实现对物体运动轨迹的预测？卡尔曼滤波与目标追踪卡尔
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2023-11-08 22:09:47
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本文展示了如何使用扩展卡尔曼滤波器进行故障检测。本文使用扩展的卡尔曼滤波器对一个简单的直流电机的摩擦力进行在线估计。估计的摩擦力的重大变化被检测出来，并表明存在故障。电机模型电机被模拟成具有阻尼系数c，转动惯量J，由一个扭矩u驱动。
原创
2021-07-01 17:33:59
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 电力系统⛄ 内容
原创
2022-12-30 10:40:07
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前言本文分析卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波，包括：思路流程、计算公式、简单案例等。滤波算法，在很多场景都有应用，感觉理解其思路和计算过程比较重要。目录一、卡尔曼滤波1.1 KF计算公式1.2 KF迭代过程1.3 KF使用说明二、卡尔曼滤波案例——多目标跟踪2.1 卡尔曼滤波器——预测阶段2.2 卡尔曼滤波器——更新阶段三、扩展卡尔曼滤波 EKF3.1 EKF计
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2023-12-13 09:47:28
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一篇通俗的卡尔曼滤波讲义,能让你迅速了解卡尔曼滤波的本质 在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。195
