無人駕駛汽車系統入門（三）——無損卡爾曼濾波，目標追蹤，C++

前面兩篇文章咱們瞭解了卡爾曼濾波以及擴展卡爾曼濾波在目標追蹤的應用，咱們在上一篇文章中還具體用Python實現了EKF，可是細心的同窗會發現，EKF的效率確實很低，計算雅可比矩陣確實是一個很費時的操做，當問題（非線性的）一旦變得複雜，其計算量就變得十分不可控制。在此再向你們接受一種濾波——無損卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter， UKF）python 創做不易，轉載請註明來

>>阅读原文<<