无迹卡尔曼滤波过程详解

无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）是一种可用于非线性系统的卡尔曼滤波方法。与传统的卡尔曼滤波方法相比，UKF通过一种称为无迹变换的技术，解决了传统卡尔曼滤波中求解雅可比矩阵的计算量大的问题。

无迹变换是UKF的核心概念之一。它通过选择一组特定的采样点（称为sigma点）来近似非线性系统的状态转移和观测函数。这些采样点通过对系统的均值和协方差矩阵进行变换得到。在UKF中，这些采样点会根据一定的规则被选取，通常是通过对状态变量进行扩展。每个采样点都会在状态转移和观测函数中进行计算，从而得到对状态和观测的估计值。

无迹卡尔曼滤波的步骤如下：
1. 根据系统的状态转移方程和观测方程，计算系统的均值和协方差矩阵。
2. 使用无迹变换方法，根据均值和协方差矩阵生成一组sigma点。
3. 对每个sigma点进行状态转移预测，得到预测状态的均值和协方差矩阵。
4. 对每个预测状态进行观测更新，得到修正后的状态估计值和协方差矩阵。
5. 根据观测值对状态进行更新，得到最终的状态估计值和协方差矩阵。

通过无迹卡尔曼滤波，我们可以在非线性系统中实现对状态的有效估计。相比于传统的卡尔曼滤波方法，UKF能够更好地适应非线性系统，并且无需计算雅可比矩阵，从而减少了计算的复杂度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [卡尔曼滤波PPT 经典、无迹、扩展、多模型卡尔曼滤波](https://download.csdn.net/download/yyyh66024/12459288)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [【自动驾驶】学习卡尔曼滤波（三）——无迹卡尔曼滤波](https://blog.csdn.net/weixin_42301220/article/details/124708187)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* *4* [一文详解自适应无迹卡尔曼滤波（AUKF）](https://blog.csdn.net/weixin_45766278/article/details/131028011)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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