数据融合matlab代码-EKF:EKF

时间:2024-06-11 06:24:41
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更新时间:2024-06-11 06:24:41

系统开源

数据融合matlab代码扩展卡尔曼滤波器,用于物体跟踪 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 在这个项目中,我使用了扩展卡尔曼滤波器,通过带噪的激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的运动物体的状态。 使用文件“ obj_pose-laser-radar-synthetic-input”时,获得估计对象位置(px,py)和速度(vx,vy)输出坐标<= [.11,.11,0.52,0.52]的RMSE值。 txt”,即模拟器用于数据集1的相同数据文件。 该项目涉及Term 2 Simulator,可以下载 该存储库包含两个文件,可用于为Linux或Mac系统设置和安装。 对于Windows,您可以使用Docker,VMware或什至安装uWebSocketIO。 一旦完成uWebSocketIO的安装,就可以通过从项目顶部目录执行以下操作来构建和运行主程序。 mkdir构建 光盘制作 cmake .. 制作 ./扩展KF 代码与模拟器之间的交流 输入:模拟器提供给C ++程序的值 [“ sensor_measurement”] =>模拟器观察到的测量值(激光雷达或雷达) 输出:C ++程序提供给模拟


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