. 扩展卡尔曼滤波算法 作者 niewei120 nuaa EKF 算法是在标准 Kalman 滤波算法的基础上发展起来的 它的基本思想是 在滤波值附近 应用泰勒展开算法将非线性系统展开 对于二阶以上的高阶项全部都省去 从而原系统就变 成了一个线性系统再利用标准 Kalman 滤波算法的思想对系统线性化模型进行滤波 . . 滤波过程如下 其 matlab 程序如下 For t=1 N %预测更新

Simulink 模型，基于扩展卡尔曼滤波EKF和无迹卡尔曼滤波UKF 估计算法的SOC仿真，毕设。 另外有BBDST工况模块，也有R2016b及R2020两个版本的Simulink。 谨供BMS爱好者学习使用，请勿商用。

Extended Kalman Filter for robot localization, mapping, SLAM. Matlab 仿真机器人应用扩展卡尔曼滤波器localization, ma

功能：扩展卡尔曼滤波EKF的测量更新 % 输入： % GPSDat——当前时刻GPS定位定速结果，维数：1*7，时刻（s）、位置（m，n0系） 和速度（m/s，n系）； % MIMURes—— SINS惯导积分解算结果结构体，其元素有： % MIMURes.MIMUTime 当前时刻 MIMU测量数据的时刻值 % MIMURes.dt 当前时刻积分时间间隔（s） % MIMURes.Cb2n 当前时刻 MIMU所在载体b系到当地NED n系的方向余弦矩阵 % MIMURes.Qua 当前时刻 n系到 b系的旋转四元数 % MIMURes.Att 当前时刻 n系到 b系的旋转欧拉角（321转序），滚动角、俯仰角、偏航角，量纲：rad ； % MIMURes.Vel 当前时刻 b系相对于 n系的平动速度，当地北东地坐标系 n系，单位：m/s % MIMURes.BLH 当前时刻 b系所在位置的大地坐标，纬度(rad)、经度(rad)和高度(m) % NavEarthPar——与导航相关的地球物理参数结构体，有9个元素： % NavEarthPar.Grav_n n系

基于A Double-Stage Kalman Filter for Orientation Tracking With an Integrated Processor in 9-D IMU中论文的实现，基于EKF-IMU算法的实现，基于ESKF-IMU算法的实现

针对机动目标跟踪过程中建立的目标模型和目标的实际运动模式出现失配的问题,提出了从一组离散模型集中选出最优模型,并自适应调整模型参数,使模型逼近目标实际运动模式的交互式多模型算法。蒙特卡罗仿真表明,该算法与传统的常速模型与自适应协同转弯模型交互算法(IMM-CV/ACT)相比,在目标发生强机动时,能及时有效的把跟踪误差峰值控制在测量标准差之下,适合于强机动目标跟踪。

该资源主要介绍位置传感器控制技术 Simulink仿真模型与详细技术文档，以永磁同步电机为主要对象，分别实现了基于滑模观测器、模型参考自适应、扩展卡尔曼滤波器、旋转/脉振高频电压信号注入法的无位置传感器技术，所包含系列模型利用MATLAB/Simulink工具箱进行搭建，参数已全部调节完成，MATLAB2015b以上版本可直接仿真分析系统与波形。同时，针对所搭建模型进行了详细技术文档的编辑与整理，主要包含控制原理、系统构建、仿真模型构建、结果分析，非常全面，同时给出相关参考文献，应付课程大作业、毕业设计等绰绰有余，很值得参考。

matlab爱心源代码扩展卡尔曼滤波器项目启动代码 自动驾驶汽车工程师纳米学位课程 在本项目中，您将利用卡尔曼滤波器通过嘈杂的激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的移动物体的状态。 通过项目需要获得低于项目标准中列出的容差的 RMSE 值。 本项目涉及可下载的Term 2 Simulator 此存储库包含两个文件，可用于为 Linux 或 Mac 系统设置和安装。 对于 Windows，您可以使用 Docker、VMware，甚至可以安装 uWebSocketIO。 请参阅 EKF 项目课程中教室中的 uWebSocketIO 入门指南页面，了解所需的版本和安装脚本。 uWebSocketIO 安装完成后，可以通过从项目顶级目录执行以下操作来构建和运行主程序。 mkdir 构建 光盘构建 .. 制作 ./扩展KF 可以在此项目的课堂课程中找到设置环境的提示。 注意完成项目需要编写的程序有src/FusionEKF.cpp、src/FusionEKF.h、kalman_filter.cpp、kalman_filter.h、tools.cpp、tools.h 程序main.cpp已经填写好了，可

卡尔曼滤波matlab代码，很不错的一段代码，扩展卡尔曼在参数估计等领域应用广泛，希望可以帮到你！

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