The classical Kalman filtering algo

The classical Kalman filtering algorithm requires the system to be linear, but in reality, the system is often nonlinear.Therefore, if the nonlinear system is expanded by Using Taylor series and then the first term is taken, then the nonlinear system becomes approximately a linear system. In this way, the system state prediction information can be deduced recursively according to the Kalman filtering framework, which is the EXTENDED Kalman filtering algorithm based SLAM (EKF-SLAM).Extended Kalman filter is a suboptimal state prediction method based on Bayesian theory.

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经典的卡尔曼滤波算法要求系统是线性的，但实际上系统通常是非线性的，因此，如果通过使用泰勒级数展开非线性系统，然后采用第一项，则非线性系统将近似为线性系统。这样，可以根据基于卡尔曼滤波框架的扩展SLAM（EKF-SLAM）卡尔曼滤波框架，递归推导系统状态预测信息。扩展卡尔曼滤波是基于贝叶斯理论的次优状态预测方法。

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经典的卡尔曼滤波算法要求系统是线性的，但实际上，系统往往是非线性的。因此，如果非线性系统是使用泰勒序列扩展的，然后采用第一个术语，那么非线性系统将大约成为一个线性系统。这样，系统状态预测信息可以根据卡尔曼滤波框架递归地推断出来，该框架是基于SMAN的扩展卡尔曼滤波算法SVS（EKF-SLAM）。扩展卡尔曼滤波器是基于贝叶斯理论的次优状态预测方法。

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经典的卡尔曼滤波算法要求系统是线性的，但在实际应用中，系统往往是线性的非线性，所以如果用泰勒级数展开非线性系统，然后取第一项，则非线性系统近似为线性系统。这样，系统的状态预测信息就可以根据卡尔曼滤波框架（基于扩展卡尔曼滤波算法的SLAM，EKF-SLAM）递归推导出，而扩展卡尔曼滤波是一种基于贝叶斯理论的次优状态预测方法。

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