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演算法解析:擴充套件卡爾曼濾波EKF與KF本質分析

       瞭解卡爾曼濾波(KF)的人都應該清楚,擴充套件卡爾曼濾波(EKF)是KF的非線性情況,多做了一步線性化。一般線性化的常用方法使泰勒展開,需要一個展開的初始位置。因此KF的運動方程實際上就是求這個初始位置,但這個估計可能不準確,於是就給他一個相應的信任度或是稱為權值。有了初始位置再加入距離量測資訊,距離量測值也根據其觀測質量給出權值,通過兩者加權平均得到最終估計值。所以本質上卡爾曼濾波運動方程和量測方程就是估計與修正的過程。得到最終的位置也並非完全準確地,也就是說並非真實的位置,因為距離量測值和里程計量測值都是有誤差的。