无损卡尔曼滤波UKF(2)-简介
1 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 ...
原文：无损卡尔曼滤波UKF(3)-预测-生成Sigma点
无损卡尔曼滤波UKF 预测 生成Sigma点 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 cdot n x 如果以两个维度的状态向量为例。就可以生成五个sigma点。 X k k P ,P ,P ,P ,P 矩阵的每一列都代表一个Sigma点。 X ...
2020-03-11 15:08 1 1101 推荐指数：
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