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行近似,不需要对雅可比矩阵进行求导。同时,UKF没有把高阶项忽略,因此对于非线性分布的统计量有较高的计算精度,有效地克服了EKF的估计精度低、稳定性差的问题。 四、交互多模型卡尔曼滤波 在kalman滤波...
本篇报告全面说明了KF,EKF,IEKF算法的基本原理;构建推导出四轮前驱自主移动机器人的运动学模型和观测模型;详尽全面的解释推导了实验所中使用的EKF SLAM算法的系统模型、预测过程、过修正程、已知知 ID 和未知 ID数据关联算法及状态向量增广的详细过程,实验内容包括数据生成实验,EKF SLAM 预测与单纯模型预测对比实验,稀...