手把手教你学Simulink--多传感器融合与高级滤波场景（50.2）：基于卡尔曼滤波(EKF)在非线性系统状态估计中的应用仿真

目录

一、准备工作

二、步骤详解

第一步：创建Simulink模型

第二步：定义非线性系统模型

第三步：设计扩展卡尔曼滤波器（EKF）

第四步：实现EKF控制器

第五步：整合控制系统

第六步：设置参考姿态或轨迹

第七步：运行仿真并分析结果

注意事项

结论

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扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）是处理非线性系统状态估计的一种常用方法。EKF通过线性化非线性模型来近似标准的卡尔曼滤波过程，从而实现对非线性系统的状态估计。在四翼无人机（Quadcopter）等复杂系统的状态估计中，EKF可以用于姿态估计、位置跟踪等多个方面。

在这个教程中，我们将使用MATLAB和Simulink来设计并仿真一个基于EKF的状态估计系统，并应用于非线性系统的状态估计。具体来说，我们将演示如何使用EKF进行四翼无人机的姿态估计。

一、准备工作

1. 软件安装：

   • MATLAB R2023a 或更新版本
   • Simulink
   • Control System Toolbox（用于EKF设计）
   • Aerospace Blockset（用于飞行器建模）

2. 理论准备：