EKF利用高斯假设，通过泰勒分解将模型线性化，进而求出预测模型的概率分布（均值和方差）。 而 无迹（损）卡尔曼滤波了 （Unscented Kalman Filter ，UKF） 则通过不敏变换 （Unscented Transform，UT） 来求出预测模型的均值和方差。 如下图所示： UKF生成了一些点，来近似非线性。 由这些点来决定实际 x 和 P 的取值范围。 感觉有点像粒子滤波器的概念，但还有些不同，因为UKF里的Sigma点的生成并没有概率的问题。 UKF的Sigma点就是把不能解决的非线性单个 …

2023年7月1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。

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 …

2022年10月13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。它通过一种称为“无迹变换”（Unscented Transform, UT）的技术来近似非线性函 …

UKF是对卡尔曼滤波的扩展，解决了在非线性系统中的状态估计问题。 UKF通过对状态变量进行非线性变换，生成一组采样点（Sigma点），然后通过这些采样点来近似系统的状态和观测模型的非线性部分。 最后，通过加权平均估计出最终的状态估计。 相对于扩展卡尔曼滤波（EKF），UKF不需要对非线性函数进行线性化，因此具有更高的精度和稳定性。 无人机定位、自动驾驶、机器人控制、气象预测等。 EKF也是对卡尔曼滤波的扩展，用于非线性动态系统和 …

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)

无迹卡尔曼滤波不采用泰勒展开实现非线性系统线性化，而是采用 无迹变换 （Unscented Transform，UT）来处理均值和协方差的非线性传递问题。 （UKF算法是对非线性函数的概率密度分布进行近似，用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度，而不是对非线性函数进行近似，不需要对雅克比矩阵进行求导。 ——（1）原状态分布中按某一规则选取一些采样点（其均值和方差等于原状态分布的均值和方差） —— （2）将点带入非线性方程中（求取变换后的均值和协方 …

2024年2月18日 · 无迹卡尔曼滤波（ukf）是一种先进的递归滤波算法，用于估计非线性动态系统的状态。 本文将通过深入的理论分析和实际代码示例，详细介绍UKF滤波的工作原理和实现过程。

2024年3月11日 · 本文介绍了无损卡尔曼滤波（UKF）的原理、算法和应用，详细阐述了无损变换（UT）与标准卡尔曼滤波体系的结合，解决了非线性系统下的滤波问题，提高了估计精度和稳定性。 通过实例和生动的语言，让读者轻松理解复杂的技术概念，并提供可操作的建议和解决问题的方 …

ukf vs. ekf. 如果是线性模型，则两者结果相同; 如果是非线性模型，则ukf结果比ekf好; 两者差异很小; ukf不需要计算雅可比; 复杂度在同一级别; ukf比ekf稍慢; 依然受限于高斯分布