文件名称：数据融合matlab代码-CarND-Unscented-Kalman-Filter:无味卡尔曼过滤器项目
文件大小：901KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 07:01:59
系统开源
数据融合matlab代码无味卡尔曼过滤器项目 该项目的目标是在C ++中实现无味卡尔曼滤波器（UKF），以使用嘈杂的激光雷达和雷达测量集并结合传感器融合方法来估计运动物体的状态。 在Udacity模拟器中运行程序后，RMSE值必须小于指定的公差值：px，py，vx，vy输出坐标必须具有RMSE <= [.09，.10，.40，.30] 实现后，需要调整std_a_和std_yawdd_变量（通常为30）以使结果达到可接受的水平。 使用标准方法手动调整这些值，该方法是先大步又小步地修改值，并寻找对令人满意的结果的敏感性。 下表列出了各种可接受的值。 基于过程以及后来基于对称设计的不同协方差矩阵值的初始化也有影响。 在扩展卡尔曼滤波器项目中实施的对称矩阵（对角1）效果很好。 结果 std_a_ std_yawdd_ 像素 py vx vy 30 30 0.0979 0.1208 0.8136 0.9955 15 15 0.0899 0.1098 0.5830 0.6831 5 5 0.0793 0.0943 0.4000 0.4056 5 0.9 0.0774 0.0874 0.3583