无迹卡尔曼滤波(ukf)

无迹卡尔曼滤波(UKF)是一种扩展的卡尔曼滤波方法，用于处理非线性系统的状态估计问题。它通过将非线性系统在每个时间步骤上进行泰勒级数一阶展开，从而将非线性问题转化为等效的线性问题。这样，UKF可以通过与线性化卡尔曼滤波相同的方式对系统进行预测和更新，从而实现对系统状态的估计。

UKF具有较高的准确性和稳定性，并且相对于其他非线性滤波方法，它的计算复杂度较低。因此，UKF在许多实际应用中得到了广泛的应用，例如目标跟踪、导航和自动驾驶等领域。

如果你对UKF感兴趣，你可以参考引用中提供的链接，该链接提供了一个使用Python实现的无迹卡尔曼滤波器的示例代码，你可以通过该代码了解UKF的具体实现和使用方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [超详细讲解无迹卡尔曼（UKF）滤波（个人整理结合代码分析）](https://blog.csdn.net/jiushizhemekeai/article/details/127453800)[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* [无迹卡尔曼滤波（UKF）超详细解释](https://blog.csdn.net/qq_37207042/article/details/104062778)[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* [无迹卡尔曼滤波UKF——目标跟二维目标跟踪](https://download.csdn.net/download/weixin_44044161/85401310)[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%"]
[ .reference_list ]