在现代导航系统和机器人技术中，姿态估计扮演着至关重要的角色。尤其是在无人驾驶车辆、无人机和虚拟现实设备中，准确的姿态估计是实现高效操作的关键因素之一。因此，了解和掌握姿态估计方法尤为重要。本文将简要回顾基于四元数的扩展卡尔曼滤波器（EKF）姿态估计的相关文献，旨在为相关领域的研究者提供参考。

四元数作为一种高效的姿态表示方式，被广泛应用于姿态估计领域。它不仅解决了欧拉角中存在的万向锁问题，还能有效减少姿态更新过程中的数值误差。通过引入扩展卡尔曼滤波器（EKF），我们能够更精确地估计系统的状态，包括位置、速度和姿态等信息。此外，EKF还具备处理非线性系统的强大能力，使其成为姿态估计中的理想选择。

文献综述表明，基于四元数的EKF在姿态估计方面展现出了卓越的性能。研究者们通过不断改进算法细节和优化参数设置，进一步提升了其估计精度和鲁棒性。这些研究成果不仅推动了理论的发展，也为实际应用提供了坚实的基础。未来的研究方向可能集中在如何进一步提高算法效率和适应复杂环境变化等方面。

通过这篇小结，希望能为读者提供一个全面了解基于四元数的EKF姿态估计方法的窗口，并激发更多关于这一领域的探索与创新。🚀🔍