CT-ESKF：基于协方差转换的误差状态卡尔曼滤波通用框架
系统与控制
2025-11-04 v1 系统与控制
摘要
不变卡尔曼滤波 (InEKF) 在轨迹独立性和一致性方面表现优于传统卡尔曼滤波 (EKF)。然而，在同时涉及全局坐标系和机体坐标系观测的场景下，InEKF 可能无法保持其轨迹独立性。本文引入了误差状态和协方差矩阵在不同误差状态卡尔曼滤波器之间等价性的概念，表明尽管 InEKF 具有轨迹独立性，但其协方差传播实际上等价于 EKF。提出了一种基于协方差转换的误差状态卡尔曼滤波 (CT-ESKF) 框架，以统一各种误差状态卡尔曼滤波算法。该框架催生了一些在集成导航系统中表现更好的新型滤波算法，该系统集成了全局坐标系和机体坐标系观测。实验结果表明，采用协方差转换的 EKF 在代表性的 INS/GNSS/里程计集成导航系统中性能优于 InEKF 和原始 EKF。
引用
@article{arxiv.2511.00453,
title = {CT-ESKF: A General Framework of Covariance Transformation-Based Error-State Kalman Filter},
author = {Jiale Han and Wei Ouyang and Maoran Zhu and Yuanxin Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.00453},
year = {2025}
}
备注
19 pages, 12 figures