Unscented Kalman Filter

释义 Definition

无迹卡尔曼滤波（UKF）：一种用于非线性系统的递推状态估计算法。它用一组“西格玛点（sigma points）”来近似非线性变换后的均值与协方差，通常比扩展卡尔曼滤波（EKF）更不依赖求导、在强非线性下更稳健。（除该技术义外，unscented 在日常英语中还有“无香的/不含香精的”之意。）

发音 Pronunciation (IPA)

/ʌnˈsɛntɪd ˈkælmən ˈfɪltər/

例句 Examples

The unscented Kalman filter estimates the robot’s position from noisy sensors.
无迹卡尔曼滤波可以从带噪声的传感器数据中估计机器人的位置。

In nonlinear tracking, an unscented Kalman filter can outperform an EKF because it avoids linearizing the model with Jacobians.
在非线性跟踪中，无迹卡尔曼滤波往往优于扩展卡尔曼滤波，因为它不需要用雅可比矩阵对模型做线性化近似。

词源 Etymology

“Kalman filter” 得名于控制与估计领域的重要学者 Rudolf E. Kalman。而 “unscented（无迹）” 来自 Julier 与 Uhlmann 提出的“无迹变换（Unscented Transform）”思想：与其对非线性函数做泰勒展开并取导数（如 EKF），不如用精心选取的一组样本点在不显式求导的情况下传播不确定性，因此称为“无迹”。

相关词 Related Words

• Kalman Filter
• Extended Kalman Filter
• Particle Filter
• Sigma Points
• Unscented Transform
• Bayesian Filtering
• State Estimation
• Sensor Fusion
• Covariance
• Nonlinear Dynamics

文学与著作中的出现 Literary Works

• Dan Simon, Optimal State Estimation: Kalman, H∞, and Nonlinear Approaches（系统介绍 UKF 等非线性估计方法）
• Simo Särkkä, Bayesian Filtering and Smoothing（讨论 UKF 在贝叶斯滤波框架中的位置与推导）
• Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox, Probabilistic Robotics（在机器人定位与传感器融合语境中提及/对比 UKF 等方法）
• Julier & Uhlmann 的经典论文与报告（提出 Unscented Transform，并推动 UKF 形成与传播）