用于车辆跟踪的扩展卡尔曼滤波器

Question

我已经读到某个地方，车辆在城市中的运动是非线性的。它经常加速或减速。

我可以使用扩展卡尔曼滤波器进行道路上的车辆跟踪吗？

我无法理解KF和EKF之间的区别。

Answer 1

KF和EKF之间的差异在于所使用的模型，即用于传播状态（转换）和测量更新的等式。如果模型是线性的，则可以使用KF，EKF用于非线性模型。

对于您的情况，移动可能不是线性的，您仍然可以创建线性状态转换模型： 假设具有一维运动的车辆。您可以使用状态[x，v，a]（位置，速度，加速度）对此进行建模。 状态转换可以建模为：

这是一个线性模型。