卡尔曼滤波或者无迹卡尔曼滤波。

卡尔曼滤波（Kalman Filter）和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter）是两种常用的滤波方法，都是基于贝叶斯滤波理论的。它们的基本思想是，通过对系统状态进行实时估计和预测，并对传感器测量误差进行校正，得到更加准确的状态估计结果。

卡尔曼滤波适用于线性系统，通过对系统状态进行均值和协方差的估计，来预测系统状态的变化，并校正传感器测量误差。无迹卡尔曼滤波则可以处理非线性系统，在状态估计过程中，使用一组称为sigma点的特殊采样点来近似非线性函数的期望值和方差。

这两种滤波方法都可以用于实时控制、导航、机器人等领域，其中卡尔曼滤波在航空、航天、导弹等领域得到了广泛应用，无迹卡尔曼滤波则在无线通信、信号处理、机器人导航等领域得到了广泛应用。

相关问题

扩展卡尔曼滤波，无迹卡尔曼滤波

扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)都是非线性系统的状态估计算法。它们的主要区别在于状态估计的方法和状态的传播方式。

扩展卡尔曼滤波(EKF)是基于卡尔曼滤波算法的一种扩展，用于非线性系统的状态估计。它通过对状态和测量方程进行线性化，将非线性问题转化为线性问题，然后使用卡尔曼滤波的方法进行状态估计。

无迹卡尔曼滤波(UKF)是一种改进的非线性卡尔曼滤波算法，它通过使用无迹变换来代替线性化过程，避免了过度线性化带来的误差。无迹变换通过选择一些特定的采样点来近似非线性函数的传播，并通过这些采样点来计算卡尔曼滤波的均值和协方差。

卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波

卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波是用于状态估计的滤波算法。
- 卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）是一种线性系统的状态估计算法。它通过融合系统的测量值和模型的预测值来估计系统的状态，并最小化估计误差的方差。
- 扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）是一种非线性系统的状态估计算法。它通过在每个时间步对非线性函数进行泰勒展开，将非线性问题转化为线性问题，然后应用卡尔曼滤波进行估计。
- 无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）也是一种非线性系统的状态估计算法。它通过使用一组特定的采样点（无迹）来近似系统的非线性函数，然后应用卡尔曼滤波进行估计。

这些滤波算法在机器学习、动态定位、自动导航和时间序列模型等领域都有广泛应用。对于进一步了解卡尔曼滤波及其应用，您可以参考相关书籍或文章。