Filtro di Kalman Non Lineare (Unscented Kalman Filter, UKF)
Il Filtro di Kalman Non Lineare (Unscented Kalman Filter, UKF) è un algoritmo non lineare di stima dello stato che approssima sistemi non lineari senza richiedere il calcolo esplicito dello Jacobiano. Introdotto da Julier e Uhlmann nel 1997, l'UKF utilizza la trasformata unscented—un metodo deterministico per catturare le statistiche di media e covarianza attraverso un insieme attentamente scelto di punti campione (sigma points)—rendendolo più accurato del Filtro di Kalman Esteso (Extended Kalman Filter, EKF) per sistemi altamente non lineari, evitando al contempo l'onere computazionale dei calcoli delle derivate.
Leggi il metodo completo
Accedi con un account gratuito per leggere questa sezione.
Mappa dei metodi
Il vicinato dei metodi correlati — seleziona un nodo per esplorare.
Fonti
- Julier, S. J., & Uhlmann, J. K. (1997). A new method for the nonlinear transformation of means and covariances in filters and estimators. IEEE Transactions on Automatic Control, 45(3), 477-482. link ↗
- Wan, E. A., & Van Der Merwe, R. (2000). The unscented Kalman filter for nonlinear estimation. Proceedings of the IEEE 2000 Adaptive Systems for Signal Processing, 153-158. link ↗
- Sarkka, S. (2013). Bayesian Filtering and Smoothing. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9781139344203 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Unscented Kalman Filter. ScholarGate. https://scholargate.app/it/control-theory/unscented-kalman-filter
Quale metodo?
Affianca questo metodo ai suoi parenti più prossimi e leggili fianco a fianco — la biblioteca dispone i libri sul tavolo; la scelta è tua.
- Filtro di Kalman EstesoTeoria del controllo↔ confronta
- Guida Gaussiana Lineare QuadraticaTeoria del controllo↔ confronta
Citato da
Hai notato un problema in questa pagina? Segnalalo o proponi una correzione →