四种高斯滤波算法

资 源 简 介

四种高斯滤波算法

详 情 说 明

高斯滤波算法是处理非线性系统状态估计的重要工具，广泛应用于目标跟踪、机器人定位等领域。常见的四种高斯滤波算法各有特点：

扩展卡尔曼滤波（EKF） EKF通过一阶泰勒展开对非线性系统进行线性化近似，计算效率较高，适用于弱非线性系统。但其线性化误差在强非线性场景下可能导致估计偏差增大。

无迹卡尔曼滤波（UKF） UKF采用无迹变换（UT）来捕捉非线性系统的统计特性，避免了雅可比矩阵计算。相比EKF，UKF在强非线性条件下表现更稳定，但计算量稍大。

容积卡尔曼滤波（QKF） QKF基于数值积分规则（如高斯-埃尔米特积分）逼近非线性分布，计算精度优于UKF，尤其适合高维状态估计。然而，其计算复杂度随维度增长而显著增加。

中心差分卡尔曼滤波（CKF） CKF利用多项式插值近似非线性函数，稳定性较好且实现简单。它在处理中度非线性系统时表现均衡，但在极端非线性情况下可能不如UKF或QKF精确。

总结： EKF适合计算资源有限且非线性较弱的场景。 UKF在强非线性系统中更鲁棒，是通用选择。 QKF适用于高精度需求的高维问题。 CKF为中等复杂度问题提供了平衡方案。