UKF(Unscented Kalman Filter)는 비선형 상태 추정 및 필터링을 위한 알고리즘으로, Kalman 필터의 일종이다. Kalman 필터는 선형 시스템에서 최적의 상태 추정을 제공하지만, 많은 실제 응용에서는 시스템이 비선형적이다. UKF는 이러한 비선형성을 효과적으로 처리하기 위해 설계되었다.

UKF의 기본 아이디어는 현재 상태의 확률분포를 다루는 방법으로, 상태의 평균과 분산을 계산하는 것이 아니라, 상태 변수에 대한 샘플 포인트(스칼라 값이나 벡터)를 사용하여 비선형 변환을 수행할 때의 변화를 예측한다. 이를 위해 'unscented 변환'이라는 과정이 적용된다. Uncented 변환은 평균과 공분산을 포함한 상태의 샘플을 생성하고, 이 샘플을 비선형 함수에 통해 변환하여 새로운 평균 및 공분산을 계산한다.

UKF는 비선형 시스템에서 상태 추정의 정확성을 높이는 데 유리하며, 특히 더 높은 차원의 상황에서도 효과적으로 작동한다. 이 방식은 пара비선형 시스템과 고차원 상태 공간을 효율적으로 처리할 수 있는 특징이 있어, 로봇 공학, 항법, 신호 처리 등 다양한 분야에 널리 사용된다.

UKF는 예측 단계와 업데이트 단계로 구성된다. 예측 단계에서는 현재 상태를 바탕으로 다음 상태를 추정하고, 업데이트 단계에서는 관측 데이터를 통해 이 예측을 수정한다. 이 두 단계는 함께 작용하여 비선형 입력에 대한 신뢰성 높은 추정을 이끌어낸다.

UKF는 선형 시스템에 적합한 칼만 필터에 비해 더 복잡한 수학적 연산을 요구하지만, 비선형 문제에 대한 우수한 성능 때문에 많은 응용 분야에서 널리 채택되고 있다.