EKF与UKF对比
本仓库提供了C++代码实现的扩展卡尔曼滤波（EKF）与无迹卡尔曼滤波（UKF）的对比示例。通过这段代码，用户可以直观地理解两种滤波算法在实际应用中的差异与优劣，特别是在处理非线性系统估计问题时的表现。这两种算法是现代控制理论和信号处理领域中非常重要的工具，广泛应用于导航、自动驾驶、传感器融合等多个领域。
主要特点：
- C++实现：提供了清晰、可编译的C++代码样例，便于开发者学习和集成到自己的项目中。
- 对比分析：代码设计用于直接对比EKF与UKF的性能，帮助用户理解它们在不同条件下的行为。
- 教育与研究价值：适合于教学目的或进行滤波算法性能的研究比较。
- 博客辅助理解：详细的算法解析和背景知识可参考相关博客文章，请注意，此处不直接提供外部链接，建议直接搜索标题访问。
如何使用：
- 获取代码：从本仓库下载源代码。
- 环境准备：确保你的开发环境支持C++编译。
- 编译运行：按照提供的说明编译代码，并运行以观察EKF与UKF的输出结果。
- 分析比较：通过输出数据，分析两种滤波器的收敛速度、准确性以及对系统噪声的鲁棒性等关键指标。
学习目标：
- 理解EKF如何线性化非线性模型进行状态估计。
- 探讨UKF如何利用无迹变换更好地估计高斯分布，减少线性近似的误差。
- 通过实践，直观感受两者在特定场景下的表现差异。
贡献与反馈： 欢迎对代码进行研究并提出宝贵意见。如果你发现任何bug或者有改进的想法，不妨提交一个issue或者PR，共同促进这个项目的完善。
本仓库致力于为那些希望深入学习和比较EKF与UKF的开发者提供实用的教育资源，希望通过这一实践加深大家对这两个重要滤波技术的理解。