文件名称：数据融合matlab代码-Unscented_Kalman_Filter:Unscented_Kalman_Filter
文件大小：2.11MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 07:04:01
系统开源
数据融合matlab代码无味卡尔曼过滤器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 1.项目概述 在该项目中，利用无味卡尔曼滤波器，通过有声雷达和雷达测量来估计感兴趣的运动物体的状态。 通过项目要求获得的RMSE值低于项目规则中概述的公差。 2.遵循正确的算法 2.1“您的传感器融合算法遵循前面课程中所述的一般处理流程。” 为了成功编写代码并使之正常工作，我通常遵循无味的Kalman过滤器类中的过程。 ukf.cpp首先进行初始化，然后使用生成点进行预测过程，最后进行更新部分。 在tools.cpp中，我添加了与上一个项目（EKF）相同的RMSE算法。 在ukf.h中，我在类中添加了一些变量以更好地处理数据处理。 总体而言，该代码运行时没有错误，并正确显示了结果。 2.2“您的卡尔曼滤波器算法可以正确处理第一个测量值。” 这是通过检查is_initialized_ bool变量来处理的，其逻辑与EKF中的相同。 2.3“您的卡尔曼滤波器算法首先进行预测，然后进行更新。” 这也显示在ukf.cpp中。 在UKF :: ProcessMeasurement（）函数中，它首先进行预测，然后进行更新