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。 EKF是一种连续速度（CV）方法。 在使用文件“ obj_pose-laser时，我能够获得估计的对象位置（px，py）和速度（vx，vy）输出坐标<= [.11，.11，.52，.52]的RMSE值。 -radar-synthetic-input.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

数据融合matlab代码模型数据融合 DALEC模型和模型数据融合代码用于生成“通过并置观测和数据同化获得的典型中国森林参考碳循环数据集”的同化数据。 用fortan编写的DALEC模型（常绿和落叶版本）由Williams Mathew教授（）首次在REFLEX项目主持人中发布。 参考文献：Fox，A，M Williams，AD理查森，D Cameron，JH Gove，T Quaife，D Ricciuto，M Reichstein，E Tomelleri，C Trudinger，MT van Wijk（2009）REFLEX项目：比较该算法的不同算法和实现利用涡度协方差数据反演陆地生态系统模型，《农业和森林气象学》 149，1597–1615年。 MCMC和似然函数的主程序是根据John Zobitz（）的代码进行修改的。该代码要求使用Matlab版本2014a或更高版本。 参考文献：Zobitz JM，Desai AR，Moore DJP，Chadwick MA。使用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）与生态模型进行数据同化的入门。 Oecologia，2011，167（3）：599-

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数据融合matlab代码传感器融合示例 传感器融合和因子图实验的示例。 包含以下数据： 全球定位系统 国际货币联盟 晴雨表 相机功能轨迹 导航传感器数据以格式存储。 感谢FFI的优秀同事允许共享这些数据！ 可执行文件： ：绘制原始数据。 ：GPS-IMU批量融合。 ：GPS-IMU固定滞后融合。 ：GPS-IMU与ISAM2融合。 安装依赖项 从头开始的Ubuntu的详细过程。 选择您需要的部分。 要点：安装编译器，cmake，curl和git sudo apt install -y \ build-essential \ cmake \ curl \ git \ wget 安装本征 我们可以使用apt安装足够的Eigen版本。 另外，我们安装了blas和lapack。 sudo apt install -y \ libblas-dev \ liblapack-dev \ libeigen3-dev 安装Sophus # Clone the repository (download the code) from GitHub. git clone --depth 1 https://g

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多传感器数据融合理论及应用(第2版) 内容简介 本教材在“对潜在目标的跟踪和识别中多传感器多目标数据融合技术”这门短期课程，做了一些新的数据融合算法进行解释和举例说明。许多读者对其中三个领域特别感兴趣，即贝叶斯推理、人工神经网络和模糊逻辑。本书正是包含了这些新发展起来的内容，满足了对这些知识有需求的读者。 作者简介 作者：(美国)克莱因 译者：戴亚平

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