多协议 Tracker 系统架构与传感融合实战 第五章 卡尔曼滤波定位算法实战

第五章 卡尔曼滤波定位算法实战

摘要
本章围绕 IMU + UWB 传感融合场景，全面讲解卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）与无迹卡尔曼滤波（UKF）的理论推导、模块化实现、性能对比与实战优化。内容涵盖：

1. 系统与观测模型构建

2. 一维/二维 KF 数学与代码

3. EKF 非线性扩展与 Jacobi 计算

4. UKF Sigma 点设计与权重分配

5. 算法流程图（PlantUML）、C 语言实现示例

6. STM32H7 上资源占用、运行性能、RMSE 对比

7. 参数调优策略与数值稳定性分析

8. 自动化可视化与真实轨迹对比

目录

1. 5.1 本章导读

2. 5.2 系统与观测模型

   1. 5.2.1 状态与输入定义

   2. 5.2.2 系统转移方程

   3. 5.2.3 观测方程与噪声

3. 5.3 标准卡尔曼滤波器 (KF)

   1. 5.3.1 算法推导