公交车gps定位 扩展卡尔曼滤波

公交车的GPS定位可以通过使用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）来提高精度和稳定性。

扩展卡尔曼滤波是一种基于卡尔曼滤波的扩展，适用于非线性系统。在公交车的GPS定位中，通常会涉及到非线性的运动模型和观测模型，因此扩展卡尔曼滤波是一个常用的方法。

在扩展卡尔曼滤波中，首先需要建立公交车的状态模型和观测模型。状态模型描述了公交车的运动规律，包括位置、速度、加速度等；观测模型描述了GPS信号与真实位置之间的关系。

然后，扩展卡尔曼滤波将状态模型和观测模型线性化，得到线性的卡尔曼滤波模型。在每个时间步长，通过对当前观测值与预测值之间的差异进行加权平均，可以得到最优的估计值。

扩展卡尔曼滤波的关键步骤包括预测和更新。在预测步骤中，根据上一时刻的状态估计值和状态转移矩阵，通过运动模型预测当前时刻的状态估计值；在更新步骤中，根据当前的观测值和观测模型，通过计算卡尔曼增益来更新状态估计值。

通过使用扩展卡尔曼滤波，可以有效地处理公交车GPS定位中存在的非线性问题，并提高定位的精度和稳定性。