5.KF,EKF,UKF都是高斯滤波,他们都采用了高斯分布去逼近计算中的某些分布,而如果其中的某些分布是严重非高斯的,比如多峰的情况,这时高斯分布去逼近的方式并不会太好,所以PF粒子滤波等其他的滤波算法采用了另外的方式去逼近,会更适用于这些更一般的情况 延伸阅读: 二、KF算法局限性 该算法线...
前面的KF和EKF都是都将问题转化为线性高斯模型,所以可以直接解出贝叶斯递推公式中的解析形式,方便运算。但对于非线性问题,EKF除了计算量大,还有线性误差的影响,所以这里引入UKF。对于求解非线性模型的贝叶斯递推公式的主要困难在于如何解析的求解一步预测状态分布的概率、(观测方程得到的)似然函数分布密度以及后验条件概...
legend('EKF', 'UKF', 'EIF') subplot(3,2,2) plot(t, y_val * ekf_abs_mean_error.x, 'b--', LineWidth=1.5); hold on; grid on; plot(t, y_val * ukf_abs_mean_error.x, 'g--', LineWidth=1.5); plot(t, y_val * eif_abs_mean_error.x, 'k--', LineWidth=1.5); title('...
非线性卡尔曼滤波器 ——EKF与UKF 目录 前言 扩展卡尔曼滤波 无损卡尔曼滤波 Matlab仿真 一、前言 •卡尔曼滤波（Kalmanfiltering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。•适用于线性、离散和有限维系统。一、前言 •实际应用中，非线性的现象是十分普遍的，此 时...
EKF的优点在于不用预先计算过程噪声W(k)和量测噪声V(k)均为零的时候的解,但它只能在滤波误差以及一步预测误差比较小的时候才能用。 三、无迹卡尔曼滤波(UKF) 第二部分讨论的扩展kalman滤波算法是对非线性的系统方程或者观测方程进行泰勒展开并保留其中一阶近似项,这样不可避免地引入了线性化误差。如果线性化假设...
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）是非线性的。这种情况下就不能使用一般的...
相较于EKF,UKF无需线性化系统模型,因此适用于更广泛的非线性系统。UKF的优点是相对较好地处理了非线性系统和非高斯噪声,但在处理维数较高的问题时,计算开销较大。 最后,PF是一种基于粒子的滤波方法,通过使用一组代表系统状态的粒子来近似概率密度函数。PF的优点是它可以处理非线性系统和非高斯噪声,并且在系统模型...
$$ \begin{array}{c} P\left(\boldsymbol{x}{k},z_k \mid \boldsymbol{x}{0}, \bold...
1、EKF和UKF基础知识回顾 1)EKF算法: EKF滤波算法是建立在KF滤波算法的基础上,核心思想是,对于非线性系统,首先对滤波值 的非线性函数 展开成泰勒级数但只保存一阶及以下部分(舍去二阶和高阶部分),得到近似的线性化模型。然后就是利用KF算法完成对目标的滤波估计等处理。
扩展状态误差卡尔曼滤波（ES-EKF）在已知预先规划的轨迹（如工厂机器人的移动路径）的系统中表现出更好的性能。它通过考虑状态误差来改进EKF的估计精度。无迹卡尔曼滤波（UKF）则是另一种非线性卡尔曼滤波方法，它直接解决非线性问题，避免了EKF中的线性化误差。UKF通过Gauss-Hermite采样点来实现均值和协...