卡尔曼滤波的英文书籍，含matlab实现。由加利福尼亚大学的教授撰写。是本人看到的对卡尔曼滤波最为详细的讲解。是不可多得的学习材料，值得珍藏！

本代码是卡尔曼滤波的c++实现方法，仅供参考。通过以下方式进行编译，执行。 cd kalman-cpp mkdir build cd build cmake .. make ./kalman-test

Fundamentals of Kalman Filtering: A Practical Approach 第4版，非常经典的卡尔曼滤波教材

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在本文中，我们首先提出一种分布式无味卡尔曼滤波器（DUKF），以克服测量的非线性说话者追踪中的模型。 接下来，针对室内环境中说话人的不同运动动力学，我们介绍了交互多模型（IMM）算法，并提出了分布式交互多模型无味卡尔曼滤波器（IMM-UKF）来估计随时间变化的讲话者的位置在麦克风阵列网络中。 在基于分布式IMM-UKF的扬声器跟踪方法中，一对麦克风在每个节点处接收到的语音信号的到达时间差（TDOA）通过广义互相关（GCC）方法进行估算，然后采用分布式IMM- UKF用于跟踪扬声器中麦克风的位置和速度随时间变化很大的扬声器阵列网络。 所提出的方法可以在网络中全局估计说话人的位置，并在嘈杂和混响的环境中稳健地获得说话人运动的平滑轨迹，并且可扩展用于说话人跟踪。 仿真和实际实验结果表明了所提出的说话人跟踪方法的有效性。

卡尔曼滤波算法类的C++实现，已经验证正确性，常加速度模型，使用了Eigen的矩阵运算，资源包含了KF类和Eigen库

实现KALMAN滤波算法通过跟踪估计物体运动轨迹-kalman滤波.rar 非常好得KALMAN滤波算法，通过跟踪，估计物体运动轨迹，和大家一起分享。 所含文件： Figure2.jpg KALMAN滤波算法，通过跟踪，估计物体运动轨迹

meanshift跟踪代码以及kalman滤波处理

Global Navigation Satellite Systems, Inertial Navigation, and Integration, 3 edition English | 2013 | ISBN: 111844700X | ISBN-13: 9781118447000 | 608 pages | PDF | 20,3 MB An updated guide to GNSS, and INS, and solutions to real-world GNSS/INS problems with Kalman filtering Written by recognized authorities in the field, this third edition of a landmark work provides engineers, computer scientists, and others with a working familiarity of the theory and contemporary applications of Global Navigation Satellite Systems (GNSS), Inertial Navigational Systems, and Kalman filters. This book is intended for people who need a working knowledge of global navigation satellite systems (GNSSs), inertial navigation systems (INSs), and the Kalman filtering models and methods used in their integration. The book is designed to provide a usable, working familiarity with both the theoretical and practical aspects of these subjects. For that purpose, we include “realworld”problems from practice as illustrative examples. We also cover the more practical aspects of implementation: how to represent problems in a mathematical model, analyze performance as a function of model parameters, implement the mechanization equations in numerically stable algorithms, assess the computational requirements, test the validity of results, and monitor performance in operation with sensor data from Global Positioning System (GPS) and INS. These important attributes, often overlooked in theoretical treatments, are essential for effective application of theory to real-world problems.

ROS ADVOARD AGV本地化 在这个项目中，我们旨在开发一个可以在ROS环境中工作并且可以本地化的系统。 这些软件包已在turtlebot3下进行了测试，但也可以在安装了超宽带测距传感器和里程计传感器的任何其他系统上使用。 也可以初始化机器人并将初始姿态估计发送到导航堆栈，而无需在RViz窗口上手动进行初始化，但是请记住，要使用此功能，需要使用LiDAR。 AMCL还需要初始姿势，因此此功能对于拥有完全自治的系统非常关键。 我们目前提供带有合成UWB数据的仿真程序包，但是可以对其进行调整，以便可以在具有真实UWB传感器的现实机器人中使用它。 建立 首先，您将需要利用至少4个UWB传感器