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

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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