slam扩展卡尔曼滤波

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种同时进行定位和地图构建的技术，而扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）是一种常用的滤波器，常用于SLAM中的状态估计问题。

在SLAM中，EKF被广泛用于估计机器人的姿态和地图的特征点位置。它通过在每个时间步骤上更新机器人的状态估计，同时也更新地图的特征点位置。EKF使用卡尔曼滤波器的线性化形式，通过将非线性系统近似为线性系统来处理非线性问题。

在SLAM中，EKF的输入通常是来自传感器（例如激光雷达、摄像头、里程计等）的测量数据。EKF将这些测量数据与机器人的运动模型进行融合，以获得对机器人位置和地图的估计。

总之，扩展卡尔曼滤波在SLAM中扮演着重要的角色，帮助机器人同时实现定位和地图构建。