无迹卡尔曼多目标跟踪算法

无迹卡尔曼多目标跟踪算法（Unscented Kalman Filter, UKF）是一种用于目标跟踪的算法。它是基于卡尔曼滤波器的扩展，旨在解决非线性系统模型的问题。

在传统的卡尔曼滤波器中，系统模型和观测模型通常被假设为线性。然而，在实际应用中，许多系统的行为是非线性的。无迹卡尔曼多目标跟踪算法通过引入一种称为"无迹变换"的技术，可以处理非线性系统模型。

无迹变换通过选择一组称为"无迹采样点"的代表性样本点来近似非线性函数的期望和协方差。这些样本点通过对原始状态变量进行均值平移和方差缩放来生成。然后，通过对这些采样点进行预测和更新步骤，可以实现对目标状态的估计和预测。

无迹卡尔曼多目标跟踪算法在许多领域都有应用，如机器人导航、车辆跟踪和目标识别等。它通过克服传统卡尔曼滤波器的线性假设，提供了更准确的目标跟踪结果。