扩展卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波的异同

扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）都是针对非线性系统的卡尔曼滤波的扩展版本。它们的主要区别在于状态估计的方式不同。

EKF是通过对非线性函数进行泰勒展开，然后用线性化后的模型进行卡尔曼滤波计算的方法。但是，这种方法在非线性程度较高时会产生误差，因为泰勒展开可能会导致误差的累积。

UKF则使用一种称为无迹变换的方法来估计非线性状态。该方法通过一组sigma点（也称为UT点）来近似非线性函数。这些sigma点是从高斯分布中采样得到的，然后通过非线性函数进行变换。通过这种方式，UKF能够更准确地估计非线性状态。

因此，EKF和UKF的主要区别在于状态估计的方式不同，EKF使用线性化模型进行卡尔曼滤波计算，而UKF使用sigma点来近似非线性函数。在处理高度非线性系统时，UKF通常比EKF更准确。但是，由于UKF需要更多的计算量，因此在实时应用中需要考虑计算效率问题。