3.EKF的逼近方法就是把非线性的系统线性化,利用的是泰勒展开,是函数/解析线性化的方法,线性化之后,由于高斯分布的线性变换依然是高斯分布,所以我们就直接可以按照之前的KF的方式往下算了,所以当系统的非线性程度越小时,EKF效果越好。 4.UKF的逼近方法则是采用的矩匹配(Moment Matching)方法,...
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...
缺点:在实际的工程情况下,EKF的线性转化过程中会产生模型误差积累,且一般情况下雅可比矩阵不易实现。 Unscented Kalman Filter 1. 原理 UKF 是用 unscented transform 无损变换替代了泰勒展开而实现非线性系统的线性化,弥补了 EKF 的缺陷。 但当滤波模型的维度超过3时,UKF会损失掉部分sigma点对后验估计的统计特性,因...
$$ \begin{array}{c} P\left(\boldsymbol{x}{k},z_k \mid \boldsymbol{x}{0}, \boldsy...
1. KF 状态空间模型: xk=Axk−1+Buk+wkyk=Cxk+vk 噪声分布wk∼N(0,Q),vk∼N(0,R). 局限:线性模型 2. EKF(一阶线性近似) 非线性状态空间模型: xk=f(xk−1,uk−1)+wkyk=h(xk)+vk 局限:一阶近似不够准确 3. UKF(多点近似) ...
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 ...
- EKF通过线性化处理非线性问题，涉及状态和观测模型的雅各比矩阵计算。3. **无迹卡尔曼滤波（UKF）**：- 无迹变换处理非线性问题，采样、变换和加权求和，UKF精度优于EKF，但计算略复杂。- UKF预测与更新阶段包括无迹变换、卡尔曼增益计算和状态更新的公式。4. **源代码资源**：- 提供了相关源...
与EKF不同的是,UKF是通过无损变换使非线性系统方程适用于线性假设下的标准Kalman滤波体系,而不是像EKF那样,必须通过线性化非线性函数实现递推滤波。UKF的基本思想是卡尔曼滤波与无损变换,它能有效地克服EKF估计精度低、稳定性差的问题,因为不用忽略高阶项,所以对于非线性分布统计量的计算精度高。 2基本算法2.1 非...
KF,EKF,IEKF 算法的基本原理并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(Matlab代码实现) 荔枝科研社 64 0 【扩散映射+线性卡尔曼滤波+Koopman算子】一种用于高维非线性随机动力系统状态估计的非参数方法,按照具有各向同性扩散的梯度流演化(Matlab代码实现) 荔枝科研社 44 0 杜克大学|Python、Bash和...