扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter，EKF）是一种用于处理非线性系统的滤波算法。它通过将非线性系统的状态转换为一个近似的线性系统，并使用卡尔曼滤波器来解决这个近似线性系统的状态估计问题。
扩展卡尔曼滤波器通常用于对机器人、飞行器、自动驾驶汽车等机器的状态进行估计。它可以处理带有噪声的测量数据，并产生一个关于机器的最优状态估计。
扩展卡尔曼滤波器的优点在于它可以处理非线性系统，并且能够适应各种不确定性，例如测量噪声和系统噪声。缺点在于它的计算代价较大，因为它需要迭代计算非线性函数的雅可比矩阵。
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