3d位置跟踪是否需要线性或非线性卡尔曼滤波器？

Question

我想设计一个卡尔曼滤波器，其中包含以下细节。

state matrix =  [Px, Py, Pz, Vx, Vy, Vz] (3d position, 3d velocity)
input control vector = [Ax, Ay, Az] (3d acceleration)
measurement matrix = [Px, Py, Pz] (3d position)

对我来说，由于存在acc(t * t)因素，它似乎是一个非线性问题。然而，我在带有线性卡尔曼滤波器的2D场景中遇到了一些处理此类问题的视频。

请您帮我澄清一下我的情景是EKF问题还是简单的KF问题？

Answer 1

由于积分加速度而发生的0.5*t*t位于转换矩阵F中。要求是根据您的州而言是线性的，t不是您所在州的一部分。所以你所描述的系统是线性的。