なぜUKFの代わりにEKFを使用する必要があるのですか？

アンセンテッドカルマンフィルターは、拡張カルマンフィルターの変形であり、一次テイラー級数展開ではなく、「シグマポイント」のセットの変換に依存する異なる線形化を使用します。

UKFはヤコビアンの計算を必要とせず、不連続変換で使用でき、最も重要なことには、非常に非線形な変換のEKFよりも正確です。

私が見つけた唯一の欠点は、「EKFはしばしばUKFよりもわずかに速い」（確率論的ロボティクス）ことです。これは私には無視できるようであり、それらの漸近的な複雑さは同じようです。

それで、なぜ誰もがまだUKFよりもEKFを好むように見えるのですか？UKFの大きな欠点を見逃しましたか？

ここでは、考慮すべきいくつかのポイントを示します。確かにUKFには多くの対抗点があり、利点もあります。

最も明白な利点は計算能力です。伝統的に、これらのフィルターは非常に限られた計算リソースを持つ組み込みシステムに実装されることを忘れないでください。また、私自身もUKFについての経験はあまりありませんが、EKFの重要な利点の1つは、比較的簡単に実装できることです。多くのシステムでは、ヤコビアンは分析的に非常に簡単に導出されるため、EKFの実装はほとんど単純になります。

潜在的な利点のもう1つの領域は、チューニングの容易さです。UKFで調整可能なパラメーターの数は覚えていませんが、基本的なカルマンフィルターは至る所にあるため、EKF調整パラメーターはすでに十分に理解されています。

最後に、勢いを無視しないでください。既存のシステムにすでにEKFが機能している場合、UKFの実装とテストのすべての作業を行う必要があるのはなぜですか。