无迹卡尔曼滤波python

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：

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。