Notes on Kalman Filter (KF, EKF, ESKF, IEKF, IESKF)

卡尔曼滤波器（KF）是一种强大的数学工具，广泛用于各个领域的状态估计，包括同时定位和地图构建（SLAM）。本文深入介绍了卡尔曼滤波器及其几个扩展：扩展卡尔曼滤波器（EKF）、误差状态卡尔曼滤波器（ESKF）、迭代扩展卡尔曼滤波器（IEKF）和迭代误差状态卡尔曼滤波器（IESKF）。每个变体都经过仔细检查，详细推导了它们的数学公式，并讨论了它们各自的优点和局限性。通过全面介绍这些技术，本文旨在为它们在SLAM中的应用提供有价值的见解，并增强复杂环境下状态估计方法的理解。

本文旨在介绍Kalman Filter及其多个扩展版本，探讨它们在SLAM中的应用，以提高对复杂环境下状态估计方法的理解。

本文详细介绍了Kalman Filter的数学原理及其扩展版本，包括EKF、ESKF、IEKF和IESKF，并讨论了它们各自的优缺点。

本文的亮点包括详细的数学推导、对各个扩展版本的全面探讨、对SLAM中的应用进行了说明，以及对各种方法的优缺点进行了分析。

近期的相关研究包括《An Introduction to the Kalman Filter》、《Kalman and Bayesian Filters in Python》等。