灵活且功能强大的无味卡尔曼过滤器库(C ++ 11或更高版本),不对您所估计的内容或测量方式进行任何假设。 警告: Unscented目前正在开发中,尚未达到稳定的API。 在删除此消息之前,不建议使用它。 目录 什么是无味卡尔曼滤波器? 卡尔曼滤波器(KF)是一种算法,它可以随时间进行一系列测量(例如,位置,温度,距离,压力,速度等),并产生比未知的状态更好的准确度。 它通过对所有相关变量的不确定性(例如传感器测量中的噪声)进行建模并以优化状态的最终估计值的方式将它们组合来实现此目的。 例如,KF非常适合通过组合来自GPS设备,汽车的速度计和转向角的测量值以及模型的组合来估算汽车的状态