matlab建立汽车模型代码无味卡尔曼滤波器
写上去
优达学城课程,2017
年
10
月
自动驾驶汽车工程师纳米学位课程
“无味卡尔曼滤波器”项目,2018
年
3
月
克劳斯·H·拉斯穆森
使用
CTRV
运动模型在
C++
中实现无迹卡尔曼滤波器。
两个自行车模拟数据集,数据集
1
和数据集
2(Ascii
文本文件),与
Term
2
Simulator
一起使用。
与扩展卡尔曼滤波器
(EKF)
一样,无迹卡尔曼滤波器
(UKF)
具有相同的三个步骤:
初始化
预言
更新
这些步骤编码在
ukf.cpp
文件中。
本项目使用了以下初始化参数:
初始状态协方差矩阵P_
=
1,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
1,
0,
0,
0,
0,
0,
1
过程噪声标准偏差纵向加速度,单位为
m/s^2
std_a_
=
5
过程噪声标准偏差偏航加速度
rad/s^2
std_yawdd_
=
0.4
通过将预测的
UKF
值与测试数据集提供的
Ground
True
值进行比较,计算位置
X
&
Y
和速度
VX
2023-03-23 20:18:36
1.26MB
系统开源
1