本文介绍了如何使用无迹卡尔曼滤波（UKF）进行自行车状态估计，包括位置、速度和姿态等信息。提供了Matlab源代码实现，展示了一个基于UKF的自行车状态估计过程，适用于自动驾驶和导航等领域。
无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）是一种用于非线性系统状态估计的滤波算法。在本文中，我们将介绍如何使用UKF实现自行车状态估计，并提供相应的Matlab源代码。
自行车状态估计是指通过传感器数据估计自行车的位置、速度和姿态等状态信息。这对于自动驾驶、导航和运动控制等应用非常重要。UKF是一种高效且准确的非线性滤波算法，适用于复杂的系统模型和非高斯噪声。
以下是使用Matlab实现自行车状态估计的UKF算法的代码：
% 定义系统模型和观测模型
% 状态方程: x_k+1 = f(x_k, u_k) + w_k
% 观测方程: z_k = h(x_k) + v_k
% 初始化状态向量和协方差矩阵
x = zeros(4, 1)
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