扩展卡尔曼滤波 姿态永和

扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）是一种在状态估计中广泛应用的递推滤波算法，主要用于处理带有噪声的非线性系统的状态估计问题。它在姿态估计，如无人机、机器人或自动驾驶系统中非常常见，用于估计车辆、飞行器或其他移动物体的位置、速度以及姿态参数，如角度和旋转。

在姿态估计中，EKF特别适合处理陀螺仪和加速度计数据，这些传感器的数据是非线性的。EKF的工作原理是将非线性系统近似为线性，通过对系统方程和观测方程进行雅可比矩阵的线性化，然后用标准的卡尔曼滤波更新步骤来计算系统的状态估计和不确定性。

"姿态保持"通常指的是保持设备在空间中的稳定方向，例如无人机保持水平飞行或卫星保持对准地球。EKF通过连续的滤波更新，可以提供关于如何调整姿态控制输入的估计，帮助系统在存在干扰和噪声的情况下保持期望的姿态。