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(2)-簡介
新來的無損卡爾曼濾波器有什么不一樣呢 對於非線性模型，比如我們前面使用的CVTR 經過這樣的模型預測出來的狀態就不會是正態分布的了 那么我們就沒法用傳統的卡爾曼濾波器 當然，可以選擇使用擴展卡爾曼濾波，非線性函數，泰勒展開線性化唄 你願意這么做，也可以，但是你就得算雅克比矩陣不是么 新來的無損卡爾曼濾波呢，就讓你不用再算Jacobi矩陣了哦 他就是 處理非線性函數時，他就是進行了無損轉換 怎么說 ...
2020-03-11 15:05 0 751 推薦指數：
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