RustRobotics：PythonRobotics的Rust实现，例如EKF，DWA，Pure Pursuit，LQR

pixhawk gps 漂移 ekf 报错

基于EKF扩展卡尔曼滤波车身状态估计 汽车稳定性控制系统需要的状态信息一部分可通过车载传感器直接测量，另一部分不能直接测量。为了实现车辆动力学控制系统中的这种闭环状态反馈，受某些测量技术以及成本等因素的制约，依靠传感器直接测量获取某些重要状态量有很大的难度，因此提出状态估计的方法，即通过估计算法实时获取车辆在行驶过程中的某些重要状态量，如车速、横摆角速度、质心侧偏角等。本章利用扩展卡尔曼滤波方法，基于三自由度的车辆估计模型对轮边驱动电动汽车的纵向车速、侧向车速、质心侧偏角进行了估计，通过仿真验证了估计算法的准确性。

扩展卡尔曼-无迹卡尔曼-粒子滤波示例 里面包含ukf,ekf，pf的matlab代码过程 其中，状态方程和观测方程 可能与你的不一样，到时候自己替换就好，没有测试数据 不过自己对一遍公式就知道 该代码是否正确

基于距离和方向的扩展卡尔曼状态估计maltba仿真。3维场景下，测量得到目标的距离和方位，通过扩展卡尔曼估计目标的位置和速度信息。适用于目标匀速运动的情况。

TDOA_AOA定位的扩展卡尔曼滤波算法MATLAB源代码

扩展卡尔曼滤波

扩展卡尔曼滤波器(EKF)：一个面向初学者的交互式教程-翻译

Optimal filtering with Kalman filters and smoothers – a Manual for Matlab toolbox EKF/UKF Jouni Hartikainen and Simo Särkkä Laboratory of Computational Engineering, Helsinki University of Technology, P.O.Box 9203, FIN-02015 TKK, Espoo, Finland

利用扩展卡尔曼滤波(extended kalman fiklter)技术实现的滑移率观测器。车辆模型用四分之一车辆模型代替。