441基于扩展卡尔曼滤波EKF的车辆定位多传感器融合算法

简介：本项目研究了基于扩展卡尔曼滤波器的多传感器融合辅助定位问题。

对于测量中不同传感器的测量精度，需要提出一个统一的预测模型来模拟这些测量数据的不确定性。

此外，在高非线性条件下，由于一些滤波器在误差协方差矩阵中被一阶泰勒级数逼近，估计精度会降低。

为了解决这个问题，提出了一种新的多传感器融合定位算法，可以提高状态估计的最终结果。

尽管具有高度的非线性、建不确定性和外部干扰，提出的方法仍然可以提供更好的导航和定位结果。

关键词 ： 多传感器融合， 扩展卡尔曼滤波， 状态估计， 定位

代码为matlab脚本，附带代码相对应文献，

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