拓展卡尔曼滤波四旋翼无人机姿态估计

拓展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）是一种在非线性系统中应用广泛的状态估计算法，尤其适合用于复杂动态系统的状态估计，如四旋翼无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）。四旋翼无人机的姿态主要包括位置、速度和旋转角度（俯仰角、偏航角和滚转角），这些数据通常是通过加速度计、陀螺仪等传感器测量得到的，但是由于传感器噪声和模型不精确，需要实时的估计和校正。

在四旋翼无人机上，EKF的工作流程通常包括以下几个步骤：

1. **状态预测**：基于当前的估计状态（姿态和速度）、控制输入以及运动模型，预测下一个时刻的状态值。

2. **测量更新**：收到来自陀螺仪和加速度计的测量数据后，利用这些观测值更新先前的预测状态，修正误差并获得更准确的估计。

3. **不确定性建模**：EKF假设系统噪声服从特定的概率分布，并通过协方差矩阵来表示这种不确定性。

4. **滤波算法**：通过迭代地融合预测和测量，采用线性化的方法处理非线性系统，不断优化状态估计。

5. **反馈控制**：根据最新姿态估计的结果，调整无人机的飞行控制策略，如电机推力分配。