无损卡尔曼滤波UKF(3)-预测-生成Sigma点
无损卡尔曼滤波UKF（3）-预测-生成Sigma点 1 选择创建Sigma点 A 根据 已知上一个时间戳迭代出来的 后验状态 \(x_{k|k}\) 和后验协方差矩阵 \(P_{k|k}\) 他们代表当前状态的分布。 Sigma点的数量取决于状态向量的维度 \(n_{\sigma ...
原文：无损卡尔曼滤波UKF(2)-简介
新来的无损卡尔曼滤波器有什么不一样呢 对于非线性模型，比如我们前面使用的CVTR 经过这样的模型预测出来的状态就不会是正态分布的了 那么我们就没法用传统的卡尔曼滤波器 当然，可以选择使用扩展卡尔曼滤波，非线性函数，泰勒展开线性化呗 你愿意这么做，也可以，但是你就得算雅克比矩阵不是么 新来的无损卡尔曼滤波呢，就让你不用再算Jacobi矩阵了哦 他就是 处理非线性函数时，他就是进行了无损转换 怎么说 ...
2020-03-11 15:05 0 751 推荐指数：
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