结合长短期记忆网络（LSTM）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）的技术在机器人导航和状态估计中具有广泛的应用前景。如有滤波、导航方面的代码定制需求，可通过文末卡片联系作者获得帮助
文章目录
- 结合LSTM和UKF的背景
- 结合LSTM和UKF的优势
- 应用实例
- 研究现状
- MATLAB代码示例
- 结论
结合LSTM和UKF的背景
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的递归神经网络（RNN），擅长处理和预测时间序列数据。它通过引入记忆单元来解决传统RNN的长期依赖问题。
无迹卡尔曼滤波器（UKF）是一种用于非线性系统状态估计的滤波算法，通过无迹变换来处理非线性问题。
结合LSTM和UKF的优势
