C++中貝葉斯濾波器包bfl的使用(2)-預測模型非線性的擴展卡爾曼濾波器

摘要web 線性卡爾曼濾波器的教程已經翻譯完。但是在實際生產生活中，線性狀態轉移和測量是不多見的，此時就須要擴展卡爾曼濾波器（EKF）登場了。同時在robot_pose_ekf包中使用的也是EKF。app 接下來只須要額外的10分鐘，就可以爲非線性系統模型創建擴展卡爾曼濾波器。這個例子中，移動機器人在有一面牆的空間內移動。機器人擁有測量與牆距離的傳感器，咱們經過一個卡爾曼濾波器估計機器人的位置和方

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