王昊昊 2星
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无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)是一种非线性滤波器,它结合了卡尔曼滤波(Kalman Filter)和粒子滤波(Particle Filter)的优点,能够有效地处理非线性系统。其原理可以简单概括为以下几个步骤:
1. 状态预测:通过状态转移方程,根据上一个时刻的状态估计值和当前时刻的控制输入,预测当前时刻的状态估计值。
2. 状态估计:利用测量模型,将预测值转化为测量空间的估计值,即对当前时刻的状态进行估计。
3. 卡尔曼增益计算:通过卡尔曼增益来调整预测值和测量值之间的权重,以得到更准确的状态估计。
4. 状态更新:将卡尔曼增益应用到状态估计值中,得到修正后的状态估计值,并根据估计值更新协方差矩阵。
5. 求解:重复以上步骤,直到达到收敛或者满足停止条件。
无迹卡尔曼滤波通过引入sigma点来近似非线性系统的分布,从而避免了传统卡尔曼滤波中对非线性函数进行线性化的问题。同时,无迹卡尔曼滤波的计算复杂度也比粒子滤波低,因此在实际应用中具有很高的效率和精度。
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