局限性:UKF 的计算复杂度相对较高,因为需要处理一组西格玛点。这意味着在计算资源有限的情况下,UKF 的应用可能会受到限制。此外,UKF 对初始条件的选择较为敏感,不合适的初始条件可能会影响滤波效果 。 五、模型选择的考虑因素 在EKF 和 UKF 之间进行选择取决于多个因素,包括磁针系统的复杂性、非线性程度、可用的计算资源以
UKF是一种高效的非线性滤波算法,它通过使用无迹变换来处理非线性系统中的不确定性。无迹变换通过选择一组加权采样点(Sigma点),并传播这些点通过非线性函数,来近似非线性函数的概率密度分布。 2. 数学模型 UKF的数学模型同样包括状态方程和观测方程,但状态估计和误差协方差矩阵的更新是通过无迹变换得到的Sigma点进行...
4.UKF的逼近方法则是采用的矩匹配(Moment Matching)方法,即用与想要逼近的分布同期望、同协方差矩阵的高斯分布去逼近它,这里面就涉及到了计算非线性函数在高斯分布下的期望,这是一个积分问题,一个直接的方法是利用蒙特卡洛方法计算,但是蒙特卡洛方法的缺点是需要较多的样本数目才能保证较好的近似效果,对于非线性函数在...
5.雅可比行列式? 4. UKF 无迹卡尔曼 由于题主问题里没谈IEKF,我们就简单说说UKF和PF。 UKF主要解决一个高斯分布经过非线性变换后,怎么用另一个高斯分布近似它。假设 ,我们希望用 近似 。按照EKF,需要对 做线性化。但在UKF里,不必做这个线性化。 UKF的做法是找一些叫做Sigma Point的点,把这些点用 投影过去。
UKF通过无迹变换(UT)来近似非线性系统的概率分布,能够更好地处理这类非线性系统。 - 不确定性估计:障碍物的运动轨迹受到多种因素影响,如其他车辆、行人、道路条件等。UKF能够提供更准确的不确定性估计,帮助系统更好地应对障碍物运动的不确定性。 - 性能提升:在障碍物跟踪场景中,UKF能够提供更稳定、更准确的状态...
无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)摒弃了对非线性函数进行线性化的传统做法,采用kalman线性滤波框架,对用于预测方程,使用无迹变换(UnscentedTransform,UT)来处理均值和协方差的非线性传递问题。UKF算法是对非线性函数的概率密度分布进行了近似,用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度,而不是对非线性函数进...
3UKF滤波算法UKF=UT+KF,算法的实现分成两步走: (1)状态的时间更新 选定状态的个Sigma点; 利用UT变换计算后验均值和方差...,可以看出,Adaptive-UKF在估计误差上与UKF滤波相差不大,而且,它并不需要指定状态转移噪声和观测噪声的参数,将更有利于在实际中的应用。 6总结从整体上看,UKF滤波算法是一个比较优秀的 ...
KF）、扩展卡尔曼滤波算法（EKF）以及无迹卡尔曼滤波算法（UKF）三者之间的区别是什么$$ \begin{...
扩展Kalman滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(ukf)EKF与UKF 一、背景 普通卡尔曼滤波是在线性高斯情况下利用最小均方误差准则获得目标的动态估计，适应于过程和测量都属于线性系统，且误差符合高斯分布的系统。但是实际上很多系统都存在一定的非线性，表现在过程方程（状态方程）是非线性的，或者观测与状态之间的关系（测量方程...
这个小项目来自于我大学毕业设计的放着模拟部分,目的是估计锂电池的荷电状态(SOC)。主要完成了扩展卡尔曼滤波(EKF)的实验、参数辨识和仿真。完成无迹卡尔曼滤波(UKF)仿真。 主要的内容 项目中包括锂电池模型建立、参数辨识与验证、SOC估计采用扩展卡尔曼滤波(EKF),使用了两种方式实现 ...