知识点详细解释：
标题中所涉及的知识点是：“sigma-point kalman filters”，直译为“sigma点卡尔曼滤波器”。这一主题属于信号处理和概率推断的领域，特别是应用于动态状态空间模型的概率推断中。在工程和技术领域，卡尔曼滤波器是一种有效的算法，用于在存在噪声或不准确的测量条件下，对系统的状态进行最优估计。当系统的状态方程和观测方程是非线性的，传统的线性卡尔曼滤波器不再适用，这就需要引入如sigma点卡尔曼滤波器这样的非线性估计方法。
描述部分提到的“for probabilistic inference in dynamic state-space models”指的是该算法特别适用于动态状态空间模型的概率推断。动态状态空间模型通常用于建模随时间演化的动态系统，比如机器人导航、金融市场分析、天气预报等领域。在这些场景中，系统的状态在每一时刻都会发生变化，而且可能受到噪声的影响。因此，使用概率推断方法能够帮助我们处理不确定性和随机性，以估计系统的最可能状态。
内容部分提供了一些相关的背景信息，包括作者Rudolph van der Merwe的学术背景，他的博士论文主题是“Sigma-Point Kalman Filters for Probabilistic Inference in Dynamic State-Space Models”，他于2004年在Oregon Health & Science University提交了这篇论文。论文的摘要中提及了有关卡尔曼滤波器的基础知识，包括递归贝叶斯估计（Recursive Bayesian Estimation）、高斯近似方法（Gaussian Approximate Methods）、序贯蒙特卡罗方法（Sequential Monte Carlo methods）等，说明了研究目的和工作概览。
从部分摘录的内容来看，这篇论文可能还涵盖了以下技术细节和概念：
1. 状态空间模型的结构和重要性，状态空间模型描述了系统的动态和观测模型。
2. 不确定性推理，即在不确定性存在的条件下进行逻辑推断。
3. 概率推断的基本原则和方法，这包括如何在给定的概率模型下，计算系统状态的后验分布。
4. 递归贝叶斯估计方法，它是卡尔曼滤波器的基础。
5. 近似方法，当面对非线性问题时，传统的卡尔曼滤波器需要进行适当的近似处理。
6. 序贯蒙特卡罗方法（SMC），也称为粒子滤波，它通过一组随机样本（粒子）来表示概率分布。
7. Sigma点卡尔曼滤波器的原理和实现，特别是如何选择和使用一组特定的采样点（即Sigma点）来近似分布。
该论文作者强调了多个贡献者的帮助，包括他的导师、同事以及其他研究人员和委员会成员，他们通过提供智力支持、研究指导、学术环境以及对论文的评论来助力完成这项研究。此外，论文的工作也得到了若干研究资金支持，包括国家科学基金会（NSF）和国防高级研究计划局（DARPA）等。
该论文的工作可能不仅限于理论研究，还可能涉及到算法的具体实现，以及在实际问题中的应用，例如对某个具体的动态系统状态进行估计和预测。通过阅读这篇论文，研究者和技术人员可以深入了解如何应用和改进sigma点卡尔曼滤波器，来解决现实世界中的复杂非线性估计问题。
