# 卡尔曼滤波

卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种用于线性动态系统状态估计的递归最优滤波算法，它在**噪声环境**下对系统状态进行估计，并常用于目标跟踪、导航和控制等领域。

卡尔曼滤波假设系统可以用状态空间模型描述，模型包括两个部分：

- **状态转移模型**：描述系统状态如何从上一时刻转移到当前时刻。
- **测量模型**：描述通过传感器获得的测量值与系统状态之间的关系。

这两个模型中均包含随机噪声，分别记为过程噪声和测量噪声。卡尔曼滤波的目标就是在已知这些噪声统计特性的前提下，利用当前和过去的测量值来对系统状态进行最优估计。

## 引入

![image-20240311130512387](https://pic.bitday.top/i/2025/03/19/u83obb-2.png)

![image-20240311130359589](https://pic.bitday.top/i/2025/03/19/u83gzm-2.png)

![image-20240311130828892](https://pic.bitday.top/i/2025/03/19/u838h8-2.png)

## 公式

**状态转移模型**

设系统的状态向量为 $\mathbf{x}_k$，控制输入为 $\mathbf{u}_k$，过程噪声为 $\mathbf{w}_k$（假设均值为0，协方差矩阵为 $\mathbf{Q}$，维度和状态向量一致），状态转移模型可写为：

$$
\mathbf{x}_k = \mathbf{A} \mathbf{x}_{k-1} + \mathbf{B} \mathbf{u}_{k-1} + \mathbf{w}_{k-1}
$$

其中：

- $\mathbf{A}$ 是状态转移矩阵，
- $\mathbf{B}$ 是控制输入矩阵。

**测量模型**

设测量向量为 $\mathbf{z}_k$，测量噪声为 $\mathbf{v}_k$（假设均值为0，协方差矩阵为 $\mathbf{R}$），测量模型为：

$$
\mathbf{z}_k = \mathbf{H} \mathbf{x}_k + \mathbf{v}_k
$$

其中：

- $\mathbf{H}$ 是测量矩阵。



这里是真实状态、真实测量、过程噪声、测量噪声。在卡尔曼滤波的预测和更新阶段中，**只需在每个时刻把新测得的 $z_k$ （再加上可用的控制输入 $u_{k-1}$）喂进去，滤波器就会自动递推状态估计**。



## 递归过程

卡尔曼滤波的递归过程主要分为两大步：**预测（Prediction）** 和 **更新（Update）**。

注意：$\hat{\mathbf{x}}_k^-$右上角的'-'符号是区分预测状态和更新后的状态。

### 预测步骤

1. **状态预测**：

   利用系统的状态转移模型，将上一次的状态估计 $\hat{\mathbf{x}}_{k-1}$ 通过转移矩阵 $\mathbf{A}$（和控制输入 $\mathbf{B} \mathbf{u}_{k-1}$）预测到当前时刻的状态：
   $$
   \hat{\mathbf{x}}_k^- = \mathbf{A} \hat{\mathbf{x}}_{k-1} + \mathbf{B} \mathbf{u}_{k-1}
   $$
   这里 $\hat{\mathbf{x}}_k^-$ 称为**先验状态估计**，它反映了系统在没有新测量数据情况下的预期状态。

2. **协方差预测**：
   同时，将上一次状态的不确定性（协方差矩阵 $\mathbf{P}_{k-1}$）传播到当前时刻，并加上过程噪声 $\mathbf{Q}$ 的影响：
   $$
   \mathbf{P}_k^- = \mathbf{A} \mathbf{P}_{k-1} \mathbf{A}^\mathrm{T} + \mathbf{Q}
   $$
   这个预测协方差反映了预测状态的**置信程度**，不确定性通常会因过程噪声的加入而**增大**。

### 更新步骤

当时刻 $k$ 新的测量值 $\mathbf{z}_k$ 到达时，我们使用它来校正预测结果。  

1. **卡尔曼增益的计算**：
   卡尔曼增益 $\mathbf{K}_k$ 衡量了预测的不确定性与测量不确定性之间的权衡。计算公式为：
   $$
   \mathbf{K}_k = \mathbf{P}_k^- \mathbf{H}^\mathrm{T} \left(\mathbf{H} \mathbf{P}_k^- \mathbf{H}^\mathrm{T} + \mathbf{R}\right)^{-1}
   $$
   当预测的置信度较低（$\mathbf{P}_k^-$较大）时，卡尔曼增益较大，说明更多地信任测量值；反之，则更多地依赖预测值。

2. **状态更新**：
   根据卡尔曼增益修正先验状态，将测量的偏差信息（即测量值与预测值之间的差异，也叫创新）加权融合：  
   $$
   \hat{\mathbf{x}}_k = \hat{\mathbf{x}}_k^- + \mathbf{K}_k \left(\mathbf{z}_k - \mathbf{H} \hat{\mathbf{x}}_k^- \right)
   $$
   这个更新后的状态 $\hat{\mathbf{x}}_k$ 就是当前时刻的**后验状态估计**，它综合了预测和测量两方面的信息。

3. **协方差更新**：
   更新后的协方差表示在新的测量信息下的不确定性：  
   $$
   \mathbf{P}_k = (\mathbf{I} - \mathbf{K}_k \mathbf{H}) \mathbf{P}_k^-
   $$
   一般来说，经过更新后，状态的不确定性会降低（即协方差矩阵的数值**减小**）。







## 疑问：

状态转移模型：为什么包含噪声？

状态转移模型描述的是系统状态的真实动态行为，它是一个**理论模型**，表示状态如何从 $\mathbf{x}_{k-1}$ 演化到 $\mathbf{x}_k$。由于现实系统存在不确定性（如建模误差、外部扰动等），这些无法精确建模的部分被抽象为**过程噪声 $\mathbf{w}_{k-1}$**。因此，模型写作：
$$
\mathbf{x}_k = \mathbf{A} \mathbf{x}_{k-1} + \mathbf{B} \mathbf{u}_{k-1} + \mathbf{w}_{k-1}
$$
状态预测：为什么不带噪声？

在卡尔曼滤波的**预测步骤**中，我们计算的是状态的**期望值（即最优估计）**，而非真实状态本身。由于噪声 $\mathbf{w}_{k-1}$ 的均值为零，它在预测时的期望贡献为零：
$$
\mathbb{E}[\mathbf{x}_k] = \mathbf{A} \mathbb{E}[\mathbf{x}_{k-1}] + \mathbf{B} \mathbf{u}_{k-1} + \mathbb{E}[\mathbf{w}_{k-1}] = \mathbf{A} \hat{\mathbf{x}}_{k-1} + \mathbf{B} \mathbf{u}_{k-1}
$$
协方差预测：噪声的体现

虽然噪声的均值在状态预测中被忽略，但其随机性会导致**不确定性累积**。因此，协方差预测公式中显式加入了 $\mathbf{Q}$：
$$
\mathbf{P}_k^- = \mathbf{A} \mathbf{P}_{k-1} \mathbf{A}^\mathrm{T} + \mathbf{Q}
$$


# 扩展卡尔曼滤波

扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，简称 EKF）是一种针对非线性系统状态估计问题的滤波方法。传统的卡尔曼滤波要求系统的状态转移和观测模型都是线性的，而在实际问题中，很多系统往往存在非线性特性。

EKF 的核心思想就是对非线性模型进行**局部线性化**，然后在线性化后的模型上**直接套用标准卡尔曼滤波（KF）的预测和更新公式**。



1. **非线性系统模型**  
   假设系统的状态转移和观测模型为非线性的：

   - 状态转移模型：
     $$
     \mathbf{x}_k = f(\mathbf{x}_{k-1}, \mathbf{u}_{k-1}) + \mathbf{w}_{k-1}
     $$

   - 观测模型：
     $$
     \mathbf{z}_k = h(\mathbf{x}_k) + \mathbf{v}_k
     $$
     其中，$f(\cdot)$ 和 $h(\cdot)$ 为非线性函数，$\mathbf{w}_{k-1}$ 和 $\mathbf{v}_k$ 分别表示过程噪声和测量噪声（均假设为零均值高斯噪声）。

2. **线性化**  
   为了使用卡尔曼滤波方法，扩展卡尔曼滤波需要对非线性函数进行局部线性化。具体做法是使用泰勒展开在当前状态估计附近进行一阶近似，计算函数的雅可比矩阵：

   - 状态转移函数 $f$ 的雅可比矩阵：
     $$
     F_k = \left.\frac{\partial f}{\partial \mathbf{x}}\right|_{\mathbf{x}=\hat{\mathbf{x}}_{k-1}, \mathbf{u}=\mathbf{u}_{k-1}}
     $$

   - 观测函数 $h$ 的雅可比矩阵：
     $$
     H_k = \left.\frac{\partial h}{\partial \mathbf{x}}\right|_{\mathbf{x}=\hat{\mathbf{x}}_k^-}
     $$

3. **滤波过程**  
   扩展卡尔曼滤波的递归过程与标准卡尔曼滤波类似，但在每一步都需要用雅可比矩阵替换原来的线性模型矩阵：

   - **预测步骤**：

     - 状态预测：
       $$
       \hat{\mathbf{x}}_k^- = f(\hat{\mathbf{x}}_{k-1}, \mathbf{u}_{k-1})
       $$

     - 协方差预测：
       $$
       \mathbf{P}_k^- = F_k \mathbf{P}_{k-1} F_k^\mathrm{T} + \mathbf{Q}
       $$
       这里 $F_k$ 是在 $\hat{\mathbf{x}}_{k-1}$ 处计算得到的雅可比矩阵。

   - **更新步骤**：

     - 计算卡尔曼增益：
       $$
       \mathbf{K}_k = \mathbf{P}_k^- H_k^\mathrm{T} \left(H_k \mathbf{P}_k^- H_k^\mathrm{T} + \mathbf{R}\right)^{-1}
       $$

     - 状态更新：
       $$
       \hat{\mathbf{x}}_k = \hat{\mathbf{x}}_k^- + \mathbf{K}_k \left(\mathbf{z}_k - h(\hat{\mathbf{x}}_k^-)\right)
       $$

     - 协方差更新：
       $$
       \mathbf{P}_k = (\mathbf{I} - \mathbf{K}_k H_k) \mathbf{P}_k^-
       $$

通过这样的线性化步骤，EKF 能够对非线性系统进行状态估计，虽然由于线性化近似可能带来一定误差，但在大多数情况下能达到较好的效果。





**雅各比矩阵定义**

雅可比矩阵（Jacobian Matrix）是一个多变量函数各个分量对各个变量的偏导数组成的矩阵。它反映了在某一点处函数的局部线性化近似，也就是该函数在这一点的“导数”信息。在扩展卡尔曼滤波中，为了对非线性状态转移函数 $f(\mathbf{x}, \mathbf{u})$ 或观测函数 $h(\mathbf{x})$ 进行线性化，我们需要计算它们在当前估计点的雅可比矩阵。

**示例 1：状态转移函数的雅可比矩阵**

假设系统的状态为 $\mathbf{x} = \begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \end{bmatrix}$（例如，$x_1$ 表示位置，$x_2$ 表示速度），状态转移函数定义为：
$$
f(\mathbf{x}) =
\begin{bmatrix}
f_1(x_1, x_2) \\
f_2(x_1, x_2)
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
x_1 + x_2 + 0.1 x_1^2 \\
x_2 + 0.05 x_1
\end{bmatrix}
$$
这里函数中的非线性项为 $0.1 x_1^2$ 和 $0.05 x_1$。

**求雅可比矩阵**

雅可比矩阵 $F$ 是一个 $2 \times 2$ 矩阵，其中每个元素为：
$$
F_{ij} = \frac{\partial f_i}{\partial x_j}
$$

计算各个偏导数：

1. 对 $f_1(x_1, x_2) = x_1 + x_2 + 0.1 x_1^2$：
   - $\frac{\partial f_1}{\partial x_1} = 1 + 0.2x_1$
   - $\frac{\partial f_1}{\partial x_2} = 1$

2. 对 $f_2(x_1, x_2) = x_2 + 0.05 x_1$：
   - $\frac{\partial f_2}{\partial x_1} = 0.05$
   - $\frac{\partial f_2}{\partial x_2} = 1$

因此，雅可比矩阵为：
$$
F = \begin{bmatrix}
1 + 0.2x_1 & 1 \\
0.05 & 1
\end{bmatrix}
$$

**示例 2：观测函数的雅可比矩阵**

假设观测函数为：
$$
h(\mathbf{x}) =
\begin{bmatrix}
h_1(x_1, x_2) \\
h_2(x_1, x_2)
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
\sqrt{x_1} \\
x_2
\end{bmatrix}
$$
这里假设传感器对位置进行非线性测量（取平方根），而速度直接测量。

**求雅可比矩阵**

计算各个偏导数：

1. 对 $h_1(x_1, x_2) = \sqrt{x_1}$：
   - $\frac{\partial h_1}{\partial x_1} = \frac{1}{2\sqrt{x_1}}$
   - $\frac{\partial h_1}{\partial x_2} = 0$（因为 $h_1$ 与 $x_2$ 无关）

2. 对 $h_2(x_1, x_2) = x_2$：
   - $\frac{\partial h_2}{\partial x_1} = 0$
   - $\frac{\partial h_2}{\partial x_2} = 1$

因此，雅可比矩阵为：
$$
H = \begin{bmatrix}
\frac{1}{2\sqrt{x_1}} & 0 \\
0 & 1
\end{bmatrix}
$$


# 无迹卡尔曼(UKF)

### UKF 具体步骤（分步解析）

| 符号                      | 含义                           | 维度                |
| ------------------------- | ------------------------------ | ------------------- |
| $ \mathbf{x} $            | 系统状态向量                   | $ n \times 1 $      |
| $ P $                     | 状态协方差矩阵                 | $ n \times n $      |
| $ \mathbf{z} $            | 观测向量                       | $ m \times 1 $      |
| $ f(\cdot) $              | 非线性状态转移函数             | -                   |
| $ h(\cdot) $              | 非线性观测函数                 | -                   |
| $ Q $                     | 过程噪声协方差                 | $ n \times n $      |
| $ R $                     | 观测噪声协方差                 | $ m \times m $      |
| $ \mathcal{X} $           | Sigma点集合                    | $ n \times (2n+1) $ |
| $ W^{(m)} $               | 均值权重                       | $ 1 \times (2n+1) $ |
| $ W^{(c)} $               | 协方差权重                     | $ 1 \times (2n+1) $ |
| $ \alpha, \beta, \kappa $ | UKF调参参数（控制Sigma点分布） | 标量                |

建模：

$$x_k = f(x_{k-1}) + w_k$$

$$y_k = h\left(x_k\right) + v_k$$



**Step 1: 生成Sigma点（确定性采样）**

**目的**：根据当前状态均值和协方差，生成一组代表状态分布的采样点。  
**公式**：
$$
\begin{aligned}
\mathcal{X}_0 &= \hat{\mathbf{x}}_{k-1|k-1} \\
\mathcal{X}_i &= \hat{\mathbf{x}}_{k-1|k-1} + \left( \sqrt{(n+\lambda) P_{k-1|k-1}} \right)_i \quad (i=1,\dots,n) \\
\mathcal{X}_{i+n} &= \hat{\mathbf{x}}_{k-1|k-1} - \left( \sqrt{(n+\lambda) P_{k-1|k-1}} \right)_i \quad (i=1,\dots,n)
\end{aligned}
$$
**符号说明**：

- $ \sqrt{(n+\lambda) P} $：协方差矩阵的平方根（如Cholesky分解）。  
- $ \left( \sqrt{(n+\lambda) P} \right)_i $ 表示平方根矩阵的第 $ i $ 列。
- $ \lambda = \alpha^2 (n + \kappa) - n $：缩放因子（$ \alpha $控制分布范围，通常取1e-3；$ \kappa $通常取0）。  
- **为什么是 $ 2n+1 $ 个点**？1个中心点 + $ 2n $个对称点，覆盖状态空间的主要方向。

**示例：**

假设状态 $ \mathbf{x} = [x, y]^T $，$ n = 2 $，$ P = \begin{bmatrix} 4 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} $，$ \lambda = 0 $：

1. **计算平方根矩阵**（Cholesky分解）：
   $$
   \sqrt{(n+\lambda) P} = \sqrt{2} \cdot \begin{bmatrix} 2 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 2.828 & 0 \\ 0 & 1.414 \end{bmatrix}
   $$

2. **生成 Sigma 点**：
   $$
   \begin{aligned}
   \mathcal{X}_0 &= \hat{\mathbf{x}} \\
   \mathcal{X}_1 &= \hat{\mathbf{x}} + [2.828, 0]^T = [\hat{x} + 2.828, \hat{y}] \\
   \mathcal{X}_2 &= \hat{\mathbf{x}} + [0, 1.414]^T = [\hat{x}, \hat{y} + 1.414] \\
   \mathcal{X}_3 &= \hat{\mathbf{x}} - [2.828, 0]^T = [\hat{x} - 2.828, \hat{y}] \\
   \mathcal{X}_4 &= \hat{\mathbf{x}} - [0, 1.414]^T = [\hat{x}, \hat{y} - 1.414] \\
   \end{aligned}
   $$

---

**Step 2: 计算Sigma点权重**

**目的**：为每个Sigma点分配权重，用于后续计算均值和协方差。  
**公式**：
$$
\begin{aligned}
W_0^{(m)} &= \frac{\lambda}{n + \lambda} \quad &\text{(中心点均值权重)} \\
W_0^{(c)} &= \frac{\lambda}{n + \lambda} + (1 - \alpha^2 + \beta) \quad &\text{(中心点协方差权重)} \\
W_i^{(m)} = W_i^{(c)} &= \frac{1}{2(n + \lambda)} \quad (i=1,\dots,2n) \quad &\text{(对称点权重)}
\end{aligned}
$$
**符号说明**：

- $ \beta $：高阶矩调节参数（高斯分布时取2最优）。  
- **权重作用**：中心点通常权重较大，对称点权重均等。

---

**Step 3: 预测步骤（时间更新）**

**目的**：将Sigma点通过非线性状态方程传播，计算预测状态和协方差。  
**子步骤**：

1. **传播Sigma点**：
   $$
   \mathcal{X}_{i,k|k-1}^* = f(\mathcal{X}_{i,k-1}, \mathbf{u}_{k-1}), \quad i=0,1,...,2n
   $$
   （每个Sigma点独立通过 $ f(\cdot) $ 计算）

2. **计算预测均值和协方差**：
   $$
   \hat{\mathbf{x}}_{k|k-1} = \sum_{i=0}^{2n} W_i^{(m)} \mathcal{X}_{i,k|k-1}^*
   $$

   $$
   P_{k|k-1} = \sum_{i=0}^{2n} W_i^{(c)} \left( \mathcal{X}_{i,k|k-1}^* - \hat{\mathbf{x}}_{k|k-1} \right) \left( \mathcal{X}_{i,k|k-1}^* - \hat{\mathbf{x}}_{k|k-1} \right)^T + Q_k
   $$

   **符号说明**：

   - $\mathcal{X}_{k-1}$：上一时刻生成的Sigma点集合（$2n+1$个点）
   - $\mathcal{X}_{k|k-1}^*$：通过状态方程传播后的Sigma点集合

   - $ Q_k $：过程噪声（表示模型不确定性）。  

---

**Step 4: 观测更新（测量更新）**

**目的**：将预测的Sigma点通过观测方程传播，计算卡尔曼增益并更新状态。  
**子步骤**：

1. **生成观测Sigma点**：
   $$
   \mathcal{Z}_{i,k|k-1} = h(\mathcal{X}_{i,k|k-1}^*), \quad i=0,...,2n
   $$

2. **计算观测预测统计量**：
   $$
   \hat{\mathbf{z}}_{k|k-1} = \sum_{i=0}^{2n} W_i^{(m)} \mathcal{Z}_{i,k|k-1}
   $$

   $$
   P_{z_k z_k} = \sum_{i=0}^{2n} W_i^{(c)} \left( \mathcal{Z}_{i,k|k-1} - \hat{\mathbf{z}}_{k|k-1} \right) \left( \mathcal{Z}_{i,k|k-1} - \hat{\mathbf{z}}_{k|k-1} \right)^T + R_k
   $$

   $$
   P_{x_k z_k} = \sum_{i=0}^{2n} W_i^{(c)} \left( \mathcal{X}_{i,k|k-1}^* - \hat{\mathbf{x}}_{k|k-1} \right) \left( \mathcal{Z}_{i,k|k-1} - \hat{\mathbf{z}}_{k|k-1} \right)^T
   $$

   **符号说明**：

   - $ P_{z_k z_k} $：观测自协方差（含噪声 $ R_k $）。  
   - $ P_{x_k z_k} $：状态-观测互协方差。  

3. **计算卡尔曼增益和更新状态**：
   $$
   K_k = P_{x_k z_k} P_{z_k z_k}^{-1}
   $$

   $$
   \hat{\mathbf{x}}_{k|k} = \hat{\mathbf{x}}_{k|k-1} + K_k (\mathbf{z}_k - \hat{\mathbf{z}}_{k|k-1})
   $$

   $$
   P_{k|k} = P_{k|k-1} - K_k P_{z_k z_k} K_k^T
   $$

