matlab建立汽车模型代码无味卡尔曼滤波器项目 自动驾驶汽车工程师纳米学位课程 在该项目中，利用无迹卡尔曼滤波器通过嘈杂的激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的移动物体的状态。 通过项目需要获得低于项目标准中列出的容差的 RMSE 值。 该项目涉及可下载的 Term 2 Simulator。 此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，甚至可以安装 uWebSocketIO。 请参阅 EKF 项目课程中教室中的 uWebSocketIO 入门指南页面，了解所需的版本和安装脚本。 uWebSocketIO 安装完成后，可以通过从项目顶级目录执行以下操作来构建和运行主程序。 mkdir 构建 光盘构建 .. 制作 ./无味KF 可以在 EKF 项目的课堂课程中找到设置环境的提示。 注意完成项目需要编写的程序是src/ukf.cpp、src/ukf.h、tools.cpp、tools.h 程序main.cpp已经填写好了，可以随意修改。 这是 main.cpp 用于 uWebSocketIO 与模拟器通信

UKF算法搭建simulink平台 用于汽车状态估计

国外一款非线性估计的工具箱，粒子滤波、UKF、EKF等应有尽有

利用无迹卡尔曼滤波估计PMSM的位置与转速，调试成功，可以作为S函数的模板进行学习

用SRMA-UKF算法进行仿真，模拟了PMSM的电机动态数据，取得良好效果

用无迹卡尔曼滤波算法对电机转速进行控制，相较传统PI控制超调量小

采用无极卡尔曼滤波来估算电池SOC，在Simulink中搭建ukf的模型

针对非线性系统状态估计滤波，有很好的植入性，希望可以帮助到你。

对比不同卡尔曼滤波器的性能包括EKF,UKF,GSF-EKF,IMM-EKF,IMM-UKF以及粒子群滤波

本资源为最优状态估计书籍以及代码。本书中包含卡尔曼滤波器等一系列滤波器，对控制有研究的同学会有并帮助。