卡尔曼滤波器是一种强大的算法，它能够处理线性动态系统的状态估计问题，在各种领域中得到了广泛的应用。它通过预测和更新两个步骤来递归地估计系统状态，具有计算效率高、估计精度好的优点。🌈

然而，当系统模型呈现非线性特性时，传统的卡尔曼滤波器便不再适用。这时，扩展卡尔曼滤波器（EKF）便应运而生。🔍

扩展卡尔曼滤波器通过对非线性函数进行一阶泰勒展开，将其转化为线性函数，从而将卡尔曼滤波器应用于非线性系统中。尽管这种处理方式简单有效，但其对一阶近似的依赖也可能导致误差积累，特别是在高度非线性的环境中。🔄

因此，选择合适的滤波器对于确保系统状态估计的准确性至关重要。无论是卡尔曼滤波还是扩展卡尔曼滤波，都有其独特的应用场景和优势。在实际应用中，工程师们需要根据具体需求和条件，合理选择或设计滤波算法，以实现最佳性能。🛠️

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