流形上无迹卡尔曼滤波的代码（UKF-M）
机器人学
2020-03-12 v2
摘要
本文介绍了一种在流形上进行无迹卡尔曼滤波（UKF）的新方法，扩展了作者先前关于李群上 UKF 的工作。除滤波性能外，该方法的主要优势在于其通用性——适用于众多状态估计问题，以及对于不一定熟悉流形和李群的从业者而言实现的简便性。我们在两个独立的开源 Python 和 Matlab 框架上开发了该方法，称之为 UKF-M，用于快速实现和测试该方法。在线代码库包含教程、文档以及用户可立即复现并随后改编的各种相关机器人示例，用于快速原型设计与基准测试。代码可在 https://github.com/CAOR-MINES-ParisTech/ukfm 获取。
引用
@article{arxiv.2002.00878,
title = {A Code for Unscented Kalman Filtering on Manifolds (UKF-M)},
author = {Martin Brossard and Axel Barrau and Silvere Bonnabel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.00878},
year = {2020}
}