ScholarGate
Ассистент
Machine learningNonlinear Estimation

Расширенный фильтр Калмана

Расширенный фильтр Калмана (РФК) является нелинейным обобщением фильтра Калмана, распространяющим алгоритм линейной оценки состояния на нелинейные системы посредством локальной линеаризации. Разработанный Бьюси в начале 1960-х годов, РФК стал основным инструментом для оценки состояния в нелинейных системах в робототехнике, аэрокосмической отрасли и навигации, обеспечивая обработку в реальном времени зашумленных измерений от нелинейных датчиков и динамических систем.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороСкачать слайды

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Источники

  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

Как цитировать эту страницу

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

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом

Упоминается в

ScholarGateExtended Kalman Filter (Extended Kalman Filter). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/control-theory/extended-kalman-filter · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026