无迹卡尔曼滤波python
时间: 2023-12-31 07:24:35 浏览: 123
无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)是一种用于非线性系统的滤波算法。下面是一个使用Python实现无迹卡尔曼滤波的例子:
```python
import numpy as np
from filterpy.kalman import UnscentedKalmanFilter
# 定义状态转移函数
def fx(x, dt):
# 在这里定义你的状态转移方程
# 例如:return np.dot(F, x)
pass
# 定义观测函数
def hx(x):
# 在这里定义你的观测函数
# 例如:return np.dot(H, x)
pass
# 创建UKF对象
ukf = UnscentedKalmanFilter(dim_x, dim_z, dt, fx, hx)
# 设置初始状态和协方差
ukf.x = np.array([0, 0, 0, 0]) # 初始状态
ukf.P = np.eye(dim_x) # 初始协方差
# 进行预测和更新
for z in measurements:
ukf.predict()
ukf.update(z)
# 获取平滑后的结果
Ms, Ps, Ks = ukf.rts_smoother()
# 打印结果
print("平滑后的状态均值:", Ms)
print("平滑后的状态协方差:", Ps)
print("卡尔曼增益:", Ks)
```
请注意,上述代码中的`dim_x`和`dim_z`分别表示状态向量和观测向量的维度,`dt`表示时间步长,`measurements`是观测值的列表。