ScholarGate
Asistent
Machine learningNonlinear Estimation

Rozšířený Kalmanův filtr

Rozšířený Kalmanův filtr (EKF) je nelineární zobecnění Kalmanova filtru, které rozšiřuje lineární algoritmus odhadu stavu na nelineární systémy prostřednictvím lokální linearizace. Vyvinutý Bucym na počátku 60. let 20. století, EKF se stal základním kamenem pro odhad stavu v nelineárních systémech v robotice, letectví a navigaci, umožňující zpracování šumových měření z nelineárních senzorů a dynamiky v reálném čase.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyStáhnout prezentaci

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Mapa metod

Okolí příbuzných metod — vyberte uzel, který chcete prozkoumat.

Zdroje

  1. Bucy, R. S. (1961). A linear approximation to the solution of nonlinear filtering equations. Technical Report No. 32-486, Jet Propulsion Laboratory. link
  2. Bar-Shalom, Y., Li, X. R., & Kirubarajan, T. (2001). Estimation with Applications to Tracking and Navigation. Wiley-Interscience. DOI: 10.1002/0471221279
  3. Welch, G., & Bishop, G. (2006). An Introduction to the Kalman Filter. UNC-CH Technical Report. link

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Extended Kalman Filter. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/control-theory/extended-kalman-filter

Která metoda?

Postavte tuto metodu vedle jejích nejbližších příbuzných a čtěte je vedle sebe — knihovna položí knihy na stůl; volba je na vás.

Porovnat vedle sebe

Odkazuje sem

ScholarGateExtended Kalman Filter (Extended Kalman Filter). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/control-theory/extended-kalman-filter · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026