前言：本文运用了大量python语言，读不懂没关系，重点在于理解UKF的思想，如何利用概率分布逼近非线性（通过仿真例子理解）。通过对比KF与UKF更容易理解。引用自：https:github.comrlabbeKalman-and-Baye

Kalman滤波是一种递归过程，主要有两个更新过程：时间更新和观测更新，其中时间更新主要包括状态预测和协方差预测，主要是对系统的预测，而观测更新主要包括计算卡尔曼增益、状态更新和协方差更新，因此整个递归过程主要包括五个方面的计算：1）状态