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[代码资源] 【源码】卡尔曼滤波器

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  • TA的每日心情

    2021-1-13 09:31
  • 签到天数: 8 天

    [LV.3]偶尔看看II

    发表于 2021-1-1 09:02 |显示全部楼层
    |招呼Ta 关注Ta

    非线性状态估计是一个具有挑战性的问题。众所周知的卡尔曼滤波器只适用于线性系统。扩展卡尔曼滤波器(EKF)已成为一种用于非线性状态估计的标准公式。然而,对于高度非线性的系统,由于不确定性在非线性系统中的传播,可能会造成较大的误差。

    无迹卡尔曼滤波器(UKF)是该领域的一种新发展。其想法是根据当前状态估计的协方差产生几个采样点(西格玛点)。然后,将这些点通过非线性映射进行传播,得到更准确的映射结果的均值和协方差估计。通过这种方法,它避免了计算雅可比矩阵的需要,因此只需要与EKF相似的计算量。

    为了教程的目的,这个代码实现了UKF公式的简化版本,其中我们假设过程和测量噪声都是相加的,以避免状态的增加,也简化了对非线性地图的假设


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