C++中贝叶斯滤波器包bfl的使用(2)-预测模型非线性的扩展卡尔曼滤波器

摘要web 线性卡尔曼滤波器的教程已经翻译完。但是在实际生产生活中，线性状态转移和测量是不多见的，此时就须要扩展卡尔曼滤波器（EKF）登场了。同时在robot_pose_ekf包中使用的也是EKF。app 接下来只须要额外的10分钟，就可以为非线性系统模型创建扩展卡尔曼滤波器。这个例子中，移动机器人在有一面墙的空间内移动。机器人拥有测量与墙距离的传感器，咱们经过一个卡尔曼滤波器估计机器人的位置和方

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