一个深入的分步教程，用于使用来自robot_localization 的扩展卡尔曼滤波器节点实现传感器融合！这里解释了协方差和卡尔曼滤波器等基本概念！ 本教程特别有用，因为还没有一个完整的端到端实现教程，用于使用 robots_localization 包进行传感器融合。 您可以在示例实现文件夹中找到实现！ 为什么要融合传感器数据 很多时候，机器人应用程序中的单个导航堆栈组件可能会经常失败，但它们一起形成了一个更强大的整体。 一种方法是使用robots_localization包中的扩展卡尔曼滤波器。该软件包具有一个相对简单的 ROS 界面，可帮助您融合和配置传感器，这就是我们将要使用的！ 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

Matlab 科技专讲之《理解传感器融合与目标跟踪》，该视频专讲包括5个视频，以及对应的英文字幕。（1）什么是传感器融合；（2）融合磁力计、加速度计和陀螺仪来估计姿态；（3）融合GPS和IMU来估计位姿；（4）使用IMM滤波器来跟踪单个目标；（5）如何同步跟踪多个目标

人工智人-家居设计-多传感器融合智能检测机器人的研究及应用.pdf

提供了 IMU 传感器融合算法的 Rust 端口，该算法由 Sebastian Madgwick 在他的论文An effective orientation filter for惯性和惯性/磁传感器阵列中提出

多传感器融合是一项结合多传感器数据的综合性前沿内容，主要包括Camera、激光雷达、IMU、毫米波雷达等传感器的融合，在自动驾驶、移动机器人的感知和定位领域中占有非常重要的地位；

瑞典大学的关于惯导，视觉，超宽带以及gps融合的书，线下很火的应用

智能驾驶传感器融合标准化需求

随着机器人技术的不断发展，机器人的应用领域和功能有了极大的拓展和提高。智能化已成为机器人技术的发展趋势，而传感器技术则是实现机器人智能化的基础之一。由于单一传感器获得的信息非常有限，而且，还要受到自身品质和性能的影响，因此，智能机器人通常配有数量众多的不同类型的传感器，以满足探测和数据采集的需要。若对各传感器采集的信息进行单独、孤立地处理，不仅会导致信息处理工作量的增加，而且，割断了各传感器信息间的内在联系，丢失了信息经有机组合后可能蕴含的有关环境特征，造成信息资源的浪费，甚至可能导致决策失误。为了解决上述问题人们提出了多传感器融合技术（multi-sensorfusion）。 　

此demo算法参考论文Sensor fusion for robust outdoor Augmented Reality tracking on mobile devices，有多个传感器融合的例子，可将此算法结合到自己的android定位程序中。详细信息参考资源中的说明文件

数据融合matlab代码直流电 用于传感器融合的扩展卡尔曼滤波器 结果 RMSE 像素 0.0868631 py 0.0791862 vx 0.616482 vy 0.602462 超越 cmake> = 3.5 所有操作系统： 使> = 4.1 Linux：大多数Linux发行版默认都安装了make 苹果电脑： 视窗： gcc / g ++> = 5.4 Linux：大多数Linux发行版默认安装了gcc / g ++ Mac：与make一样的交易-[安装Xcode命令行工具]（（） Windows：建议使用 卡尔曼滤波器教程 这是有关EKF和UKF（）的精彩视频 基本制作说明 克隆此仓库。 创建一个构建目录： mkdir build && cd build 编译： cmake .. && make 运行它： ./carn_term2 path/to/input.txt path/to/output.txt 。 您可以在“数据/”中找到一些示例输入。 例如。 ./carn_term2 ../data/sample-laser-radar-measurement-data-1.txt