扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）是经典卡尔曼滤波器在非线性系统下的重要扩展形式。它通过对非线性系统进行局部线性化近似，利用泰勒展开保留一阶项，将非线性状态方程和观测方程转化为雅可比矩阵形式，从而实现对系统状态的递归最优估计。与标准卡尔曼滤波器相比，EKF能够处理机器人导航、目标跟踪等领域常见的非线性问题，但其精度依赖于线性化近似的合理性，在高非线性或强噪声环境下可能出现估计偏差。
在具身智能产品开发中，EKF被广泛应用于移动机器人定位与建图（SLAM）、无人机姿态估计、自动驾驶车辆状态预测等场景。例如扫地机器人通过EKF融合轮式编码器与IMU数据实现精准定位，智能仓储AGV则借助EKF整合激光雷达与视觉信息进行动态路径规划。随着边缘计算能力提升，现代EKF实现已能兼顾实时性与鲁棒性，成为智能硬件状态估计的核心算法之一。