卡尔曼滤波用于非线性模型预测控制

卡尔曼滤波在非线性模型预测控制中的应用是通过扩展卡尔曼滤波器实现的。传统的卡尔曼滤波器使用线性方程对系统状态进行建模，而非线性系统则无法直接使用这种线性模型。为了解决这个问题，扩展卡尔曼滤波器使用泰勒展开来近似非线性关系，并只保留一次项，抛弃高次项，将非线性模型近似为线性模型。

在非线性模型预测控制中，扩展卡尔曼滤波器能够通过对系统状态进行在线估计和预测，从而实现对物体运动轨迹的预测。它通过不断地更新状态估计和协方差矩阵，根据系统测量值和预测模型的误差来调整预测结果，从而提高预测的准确性。

具体而言，扩展卡尔曼滤波器包括两个主要步骤：预测和更新。在预测步骤中，通过应用非线性模型和状态转移方程来估计下一时刻的系统状态。在更新步骤中，通过比较系统测量值和预测模型的误差来调整状态估计和协方差矩阵。

总而言之，卡尔曼滤波器在非线性模型预测控制中是通过扩展卡尔曼滤波器来实现的。它通过近似非线性关系为线性关系，并通过不断更新状态估计和协方差矩阵来提高预测的准确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【自动驾驶】学习卡尔曼滤波（一）——线性卡尔曼滤波](https://blog.csdn.net/weixin_42301220/article/details/124578094)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [matlab求解微分方程组代码-UKF-SNMPC:该存储库包含“UnscentedKalman滤波器随机非线性模型预测控制”（UKF-...](https://download.csdn.net/download/weixin_38656462/18994626)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [卡尔曼滤波在非线性系统中的扩展](https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/128443057)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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