EKF（Extended Kalman Filter，擴展卡爾曼濾波器）是一種用於處理非線性系統狀態估計的算法。它通過將非線性函式進行泰勒級數展開，並保留一階項來線性化非線性函式，然後利用卡爾曼濾波算法來估計系統的狀態和誤差協方差。
EKF算法的核心流程包括定義狀態模型和觀測模型、狀態預測、觀測預測、計算線性化的狀態轉移矩陣和觀測矩陣、計算誤差預測協方差矩陣、計算卡爾曼增益、計算狀態更新值以及計算誤差協方差更新值等步驟。
EKF算法的優點在於能夠處理非線性系統，並且可以通過融合不同感測器的信息來提高定位精度和魯棒性。它在機器人定位、導航以及許多其他領域中都有廣泛的套用。