ScholarGate
Assistent
Machine learningNonlinear Estimation

Erweiterter Kalman-Filter

Der Erweiterte Kalman-Filter (EKF) ist die nichtlineare Verallgemeinerung des Kalman-Filters, der den linearen Zustandschätzalgorithmus durch lokale Linearisierung auf nichtlineare Systeme erweitert. Entwickelt von Bucy in den frühen 1960er Jahren, hat sich der EKF zum Arbeitspferd für die Zustandschätzung in nichtlinearen Systemen in Robotik, Luft- und Raumfahrt sowie Navigation entwickelt und ermöglicht die Echtzeitverarbeitung verrauschter Messungen von nichtlinearen Sensoren und Dynamiken.

In MethodMind öffnenDemnächstVideoDemnächstFolien herunterladen

Die vollständige Methode lesen

Nur für Mitglieder

Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.

Anmelden

Methodenkarte

Die Nachbarschaft verwandter Methoden — wählen Sie einen Knoten, um sie zu erkunden.

Quellen

  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

So zitieren Sie diese Seite

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

Welche Methode?

Stellen Sie diese Methode neben ihre nächsten Verwandten und lesen Sie sie nebeneinander — die Bibliothek legt die Bücher auf den Tisch; die Wahl liegt bei Ihnen.

Nebeneinander vergleichen

Referenziert von

ScholarGateExtended Kalman Filter (Extended Kalman Filter). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/control-theory/extended-kalman-filter · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026