EKF、UKF和SLAM都是状态估计领域的重要技术。EKF适用于非线性程度较低的系统,UKF则具有更高的精度和稳定性,适用于非线性程度较高的系统。SLAM技术则让机器人或自主系统能够在未知环境中进行定位和建图,为各种应用提供了强大的支持。在选择具体的算法和技术时,需要根据实际应用场景和系统特性进行综合考虑。 2 运行结果...
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,...
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...
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...
卡尔曼滤波是处理线性系统问题的基本工具，但在现实世界中，系统往往是非线性的，这就需要引入扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）。本文将深入探讨这两种非线性卡尔曼滤波方法。扩展卡尔曼滤波（EKF）是通过一阶泰勒展开将非线性模型近似为线性模型，从而简化计算。EKF与经典卡尔曼滤波（KF）在...
UKF在处理非线性函数时，需要对每个sigma点进行大量计算，如使用Runge-Kutta积分时，一个3阶矩阵每次迭代需要进行15个点的运算，相比之下，EKF的计算过程更为简洁。从精度角度看，UKF通过增加计算量来提高精度，但可能在某些情况下低于EKF。UKF在理论性能上可以达到4阶精度，而EKF只能预测状态估计的2阶和...
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。
1、EKFEKF与与UKFUKF一、背景一、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过程和测量都属于线性系统, 且误差符误差符合高斯分布合高斯分布的系统。 但是实际上很多系统都存在一定的非线性,表现在过程方程过程方程 (状态方程)是非线性(状态方程)...
扩展卡尔曼滤波(EKF)是在非线性系统中常用的一种滤波方法,Unscented卡尔曼滤波(UKF)是一种新的非线性滤波方法,其主要特点是与EKF一样传递状态的前两阶矩,但不用计算Jacobian矩阵.本文将EKF和UKF分别应用到GPS/INS组合导航系统中,解算结果表明UKF比EKF更适合于在GPS/INS系统中使用.从滤波结果中可以看出,UKF的滤波...
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...