通过matlab实验深入理解基本kalman滤波和扩展卡尔曼滤波算法，理解kalman在目标跟踪中的作用。并且对KF和EKF算法的滤波结果进行了性能对比。代码备注详细，方便阅读理解

从高斯-牛顿迭代的角度对迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)进行分析,提出了一种基于组合牛顿迭代法的改进IEKF算法。该算法通过实时判断每次迭代对状态的逼近程度,采用加权平均的方法确定新的迭代值,继而采用卡尔曼滤波框架对状态进行量测更新。新算法较传统的IEKF具有精度高以及对初值不敏感的优点。实例仿真验证了该算法的有效性。

Matlab实现基于EKF(Extended Kalman Filter, 扩展卡尔曼滤波)的无人机姿态估计 使用EKF(Extended Kalman Filter, 扩展卡尔曼滤波)算法来对四旋翼无人机的姿态进行滤波和估计，姿态包括：俯仰角、滚转角、偏航角的角度值和角速度值。前提：角度值无法直接通过传感器直接测得，角速度值可以测得。 代码说明 test1.m：一维线性卡尔曼滤波的例子 jaccsd.m：用于求解EKF算法中的雅克比矩阵 EKF.m：EKF算法仿真程序 仿真结果 说明： 1.仿真软件采用MATLAB2010b 2.控制量和姿态角速度值采用随机生成的数据(使用实际数据更好) 3.仿真过程偶尔会出现错误结果，原因是EKF计算过程中有几率出现奇异矩阵，导致算法无法进行下去

ME495机器人的传感，导航和机器学习 耶尔·本·沙洛姆（Yael Ben Shalom） 2021年冬季 包装清单 该存储库包含几个ROS软件包： 适应差动驱动机器人的软件包，可满足我们的需求。 2d-处理SE（2）中的转换的程序包。 使turtlesim乌龟遵循rectanglep路径的软件包。 一个软件包，用于存储与turtlebot硬件交互的代码。 一个模拟机器人运动学的软件包，以及一个用于检测地标和地标id的相对x，y位置的传感器。 软件包包含实现基于特征的卡尔曼滤波器SLAM。 该存储库使用外部软件包： nuturtlebot-附加软件包，可帮助我们使用turtlebot上的较低级硬件。 为了运行该项目，请下载turtle.repos文件。

视频图matlab代码KITTI数据集上的InEKF本地化和语义映射 这是我们针对EECS 568：移动机器人：方法和算法的最终项目git存储库。 我们的项目是在KITTI数据集上的InEKF本地化和语义映射。 您可以观看我们的程序的最终演示视频，该程序是使用KITTI本地化和构建地图的。 您可以找到我们的最终报告。 这些说明将为您提供在本地计算机上运行的项目的副本。 左InEKF本地化 点击查看完整视频 先决条件 的MATLAB 由于我们的代码是用MATLAB编写的，因此您可以在任何OS平台上运行我们的程序。 运行本地化程序 首先，您需要使用我们的左不变EKF生成轨迹。 为此，请编辑InEKF_Main.m第5行，以将其输入输入数据集文件夹名称。 例如，对于数据集0009 ，代码行应如下所示： filename = '2011_09_26_drive_0079_sync'; 之后，只需运行InEKF_Main.m ，它将在SE3中的姿势保存为.txt文件中的12乘1矢量。 文件的名称将是“ poses.txt”附加的数据集的名称。 例如，由文件夹2011_09_26_drive_00

本部分为pixhawk的惯性导航部分，主要算法为EKF，飞控核心。

详细的简介我的文章《第11章 The Extended Kalman Filter》，包括：1）系统模型的建立，2)关键问题的说明，3）一些调试过程中遇到的问题。

px4 代码法分析，主要分析了ekf 的相关算法

锂电池模型建立、参数辨识与验证、SOC估计采用扩展卡尔曼滤波(EKF).7z

这是一种在similink数据中只使用测距（UWB）和6轴imu传感器的融合算法