無損卡爾曼濾波UKF(3)-預測-生成Sigma點
無損卡爾曼濾波UKF（3）-預測-生成Sigma點 1 選擇創建Sigma點 A 根據 已知上一個時間戳迭代出來的 后驗狀態 \(x_{k|k}\) 和后驗協方差矩陣 \(P_{k|k}\) 他們代表當前狀態的分布。 Sigma點的數量取決於狀態向量的維度 \(n_{\sigma ...
原文：無損卡爾曼濾波UKF(1)-預測--從CTRV過程模型開始
無損卡爾曼濾波UKF 從CTRV過程模型開始 無損卡爾曼濾波 處理非線性過程模型和非線性測量模型的替代方法 不會對非線性函數進行線性化處理 用所謂的sigma點來近似概率分布 省去計算雅閣比矩陣的部分 過程模型 CV模型的缺陷： In the extended kalman filter lesson, we used a constant velocity model CV . A consta ...
2020-03-09 15:19 0 1221 推薦指數：
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轉載自：https://blog.csdn.net/ss19890125/article/details/32121969#0-tsina-1-16645-397232819ff9a47a7b7e80a40613cfe1 function [x,P]=ukf(fstate,x,P,hmeas,z ...
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