Der erweiterte Kalman-Filter (EKF) bei der Radarverfolgung ist eine Variante des Kalman-Filters, der darauf ausgelegt ist, Nichtlinearitäten in der Dynamik und den Messmodellen der verfolgten Objekte zu bewältigen. Bei Radaranwendungen weisen Ziele häufig eine nichtlineare Bewegungsdynamik auf, oder die Radarmessungen selbst können nichtlineare Funktionen der Zielzustandsvariablen sein. Die EKF geht diese Herausforderungen an, indem sie die nichtlinearen Gleichungen um den aktuellen geschätzten Zustand herum linearisiert und so den Zustandsschätzungsprozess mithilfe linearer Algebratechniken angehen kann. Dieser Ansatz ermöglicht es Radarsystemen, sich bewegende Ziele genauer zu verfolgen als mit dem Standard-Kalman-Filter, insbesondere in Szenarien, in denen lineare Annahmen aufgrund komplexer Zieldynamik oder Messeigenschaften unzureichend sind.
Der erweiterte Kalman-Filter (EKF) für die Nachverfolgung wird in verschiedenen Bereichen, einschließlich Luft- und Raumfahrt, Robotik und Computer Vision, verwendet, um den Zustand dynamischer Systeme auf der Grundlage verrauschter Messungen abzuschätzen und vorherzusagen. Bei Tracking-Anwendungen wie der Verfolgung von Radar oder visuellen Objekten erweitert der EKF die Fähigkeiten des grundlegenden Kalman-Filters durch die Anpassung von Nichtlinearitäten in der Systemzustandsdynamik und den Messgleichungen. Durch die iterative Aktualisierung des vorhergesagten Zustands mithilfe einer linearisierten Näherung nichtlinearer Gleichungen liefert EKF genauere Tracking-Ergebnisse im Vergleich zu einfacheren Methoden, die lineare Beziehungen annehmen. Dies macht EKF besonders wertvoll in Szenarien, in denen verfolgte Objekte im Laufe der Zeit ein komplexes oder unvorhersehbares Verhalten zeigen.
Die Funktion des erweiterten Kalman-Filters (EKF) besteht darin, Zustandsschätzungen in dynamischen Systemen zu verfeinern, die durch nichtlineare Dynamik und Messmodelle gekennzeichnet sind. Im Gegensatz zum Standard-Kalman-Filter, der lineare Beziehungen zwischen Zustandsvariablen und Messungen annimmt, berücksichtigt der EKF Nichtlinearitäten, indem er diese Beziehungen durch Linearisierung annähert. Durch die Vorhersage des Systemzustands auf der Grundlage früherer Schätzungen und die Anpassung dieser Vorhersagen anhand aktueller Messungen kombiniert die EKF Informationen im Laufe der Zeit optimal, um Schätzfehler und Unsicherheiten zu reduzieren. Aufgrund dieser Fähigkeit eignet sich EKF für eine Vielzahl von Anwendungen, bei denen eine genaue und zuverlässige Zustandsschätzung von entscheidender Bedeutung ist, beispielsweise die Verfolgung bewegter Ziele in Radarsystemen, die autonome Navigation in der Robotik und die Sensorfusion in Automobilsystemen.
Der erweiterte Kalman-Filter (EKF) für die Lokalisierung bezieht sich auf seine Anwendung bei der Schätzung der Position und Ausrichtung (oder des Zustands) eines sich bewegenden Objekts oder Systems in einer bekannten Umgebung. Bei Lokalisierungsaufgaben wie GPS-Navigation, Roboterlokalisierung oder Positionierung mobiler Geräte verarbeiten Sensormessungen EKF, um die Position des Objekts relativ zu einem Referenzrahmen zu bestimmen. Der EKF verarbeitet Nichtlinearitäten bei Sensormessungen und Bewegungsdynamik und ermöglicht so die Vorhersage und Aktualisierung des Objektzustands mit hoher Genauigkeit, selbst in Umgebungen mit komplexen Geometrien oder unvorhersehbaren Bedingungen. Durch die Einbeziehung von Informationen mehrerer Sensoren und die iterative Verfeinerung von Zustandsschätzungen verbessert EKF die Lokalisierungsgenauigkeit und -zuverlässigkeit und unterstützt Anwendungen, die eine präzise räumliche Wahrnehmung und Positionierungsfähigkeiten erfordern.
