数据融合matlab代码-Extended_Kalman_Filter:实现扩展的卡尔曼滤波器以演示传感器融合(激光雷达和雷达)

时间:2024-06-11 06:12:24
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文件名称:数据融合matlab代码-Extended_Kalman_Filter:实现扩展的卡尔曼滤波器以演示传感器融合(激光雷达和雷达)

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更新时间:2024-06-11 06:12:24

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数据融合matlab代码Term2-项目1:扩展卡尔曼滤波器 阿杰·派迪(Ajay Paidi) 客观的 该项目的目的是实现扩展卡尔曼滤波器,该滤波器可以融合雷达和激光雷达数据中的传感器数据并执行对象跟踪。 档案结构 ReadMe.md :此文件 main.cpp :循环输入文件度量并调用融合扩展卡尔曼滤波器以获取预测输出的主要可执行程序。 该文件由Udacity提供并按原样使用。 FusionEKF.h和FusionEKF.cpp :包含融合扩展卡尔曼滤波器的实现。 它首先设置激光雷达和雷达初始化矩阵,然后根据传感器类型调用卡尔曼滤波器。 kalman_filter.h和kalman_filter.cpp :包含预测和度量更新步骤的实现。 的Tools.h和tools.cpp:实用工具类来计算RMSE和雅可比。 描述 卡尔曼滤波器 简单的卡尔曼滤波器通常用于通过使用来自传感器的测量值连续更新状态预测来跟踪对象(位置和速度)。 以下是一个简单的伪代码,说明了这一点 #Initialize state x = [p, v] #state contains postion and velo


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