📘 扩展卡尔曼滤波
实战·调参
🎯 30章 从原理到工程落地
🧩 非线性系统
⚙️ 雅可比矩阵
📊 协方差调参
🚗 自动驾驶/机器人
🟦 友好色系
1
EKF概述：为什么需要EKF？
线性KF与EKF的核心区别
2
数学基础回顾
概率论、高斯分布、协方差矩阵
3
线性卡尔曼滤波复习
预测与更新步骤详解
4
非线性系统的挑战
泰勒展开与线性化思想
5
雅可比矩阵
如何计算？为什么重要？
6
EKF算法全流程
状态预测、观测预测、卡尔曼增益、状态更新
7
一维EKF实战：温度估计
温度估计问题
8
二维EKF实战：平面目标跟踪
平面目标跟踪
9
机器人定位：里程计与激光雷达融合
EKF在机器人定位中的应用
10
无人机姿态估计：IMU数据融合
EKF在无人机姿态估计中的应用
11
自动驾驶目标跟踪：雷达与摄像头融合
EKF在自动驾驶中的目标跟踪
12
EKF参数详解：过程噪声Q
过程噪声协方差矩阵Q
13
EKF参数详解：测量噪声R
测量噪声协方差矩阵R
14
EKF参数详解：初始状态与P0
初始状态与初始协方差P0
15
调参实战：Q矩阵调参技巧
Q矩阵的调参技巧与经验法则
16
调参实战：R矩阵调参技巧
R矩阵的调参技巧与经验法则
17
调参实战：P0矩阵调参技巧
P0矩阵的调参技巧与经验法则
18
自适应调参方法
协方差匹配、极大似然
19
数值稳定性：Cholesky分解
协方差对称性保持、Cholesky分解
20
EKF的局限性
线性化误差、非高斯噪声、高维系统
21
改进：无迹卡尔曼滤波(UKF)
无迹卡尔曼滤波（UKF）简介
22
改进：粒子滤波(PF)
粒子滤波（PF）简介
23
改进：迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)
迭代扩展卡尔曼滤波（IEKF）
24
工程实现：C++与Python对比
C++与Python代码框架对比
25
调试与可视化：误差椭圆
如何绘制状态轨迹与误差椭圆？
26
传感器同步：时间戳对齐与插值
EKF的传感器同步问题
27
异常处理：野值剔除与重置
野值剔除与滤波器重置
28
实时性优化：矩阵加速与降维
矩阵运算加速与降维处理
29
实战项目：室内定位系统
基于EKF的室内定位系统
30
实战项目：车辆航迹推算
基于EKF的车辆航迹推算