无迹卡尔曼滤波 （Unscented Kalman Filter，UKF），是无损变换（Unscented Transform，UT变换）与标准卡尔曼滤波体系的结合，通过无损变换变换使非线性系统方程适用于线性假设下的标准卡尔曼体系。 也就是说UKF是在KF的基础上加入了UT变换而已。 2 UKF有什么用？ （1）对于某个系统，你拥有准确的数学模型（状态方程和观测方程），也就是说，给出这个系统的输入，你必然能算出这个系统的输出；但是，在现实生活中往往拿到的第一手测试数据并不是你想要的最 …

2023年7月1日 · 无迹卡尔曼滤波（UKF）是对EKF的一种改进算法，主要解决了EKF由于线性化误差引起的估计误差问题。UKF通过使用一组特定的采样点（称为Sigma点）来代替

与EKF不同的是，UKF使用一组称为sigma points的点来近似概率分布的传播，避免了线性化的过程，通常能提供比EKF更准确的结果。 粒子滤波 器 (Particle Filter, PF)

无迹kalman滤波(Unscented Kalman Filter，UKF)摈弃了对非线性函数进行线性化的传统做法，采用kalman线性滤波框架，对于一步预测方程，使用无迹变换(Unscented Transform，UT)来处理均值和协方差的非线性传递问题…

2025年1月15日 · 无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，简称UKF）是一种基于卡尔曼滤波理论的非线性滤波算法。与传统的扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，简称EKF）相比，UKF不需要对非线性函数进行线性化，因此可以更好...

2025年1月4日 · 基本卡尔曼滤波器是一种最优估计算法，用于线性动态系统的状态估计。 它利用了系统的动态模型、控制输入、测量数据和噪声统计特性来估计系统的当前状态。 KF在处理线性系统和高斯误差时表现最佳。 常增益卡尔曼滤波器 (Constant Gain Kalman Filter) 这是一种简化的卡尔曼滤波器，它不像标准卡尔曼滤波器那样在每个时间步更新增益，而是使用一个固定的增益。 这种方法在某些简单或者资源有限的应用场合中非常有用，尽管牺牲了一些估计精度。 遗忘 …

Sideslip angle estimation approaches using unscented Kalman filter (UKF) and hybrid filter. Abbreviations: VM: Vehicle model, TM: Tire model, S: Simulations, M: Measurements. The vehicle...

无损卡尔曼滤波又称无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF），是无损变换（Unscented Transform，UT）与标准卡尔曼滤波体系的结合，通过无损变换变换使非线性系统方程适用于线性假设下的标准卡尔曼体系。

无迹卡尔曼滤波 （ukf） 原理 ：基于无迹变换（UT），通过确定性采样sigma点近似非线性分布的高阶矩（均值和协方差）。 适用场景 ：中强度非线性系统（如目标跟踪、飞行器导航）。

2024年8月21日 · 无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）是一种用于处理非线性系统状态估计的递归滤波器。 相比于扩展卡尔曼滤波（EKF），UKF在处理非线性问题时通常表现得更为精确和稳健。