是否要选择其他的卡尔曼滤波呢？

是的，选择其他的卡尔曼滤波器可能是有益的。卡尔曼滤波器是一类常用的状态估计算法，用于计算随时间变化的过程的状态的最优估计值。它是由卡尔曼提出的，并且是线性非高斯系统的最优一维线性预测和线性平滑的基础。然而，在某些情况下，其他的卡尔曼滤波器可能会更有效，比如扩展卡尔曼滤波器（EKF）、扩展卡尔曼滤波器的扩展版本（EKF-E）、旋转卡尔曼滤波器（RKF）和最小均方差扩展卡尔曼滤波器（MEKF）。在选择卡尔曼滤波器时，应该考虑系统的特点，并选择最合适的滤波器。