研究生系列教材，多传感器信息融合及其应用，杨万海

多传感器信息融合及应用，是信息融合技术的经典著作之一

研究生系列教材，多传感器信息融合及其应用，杨万海

D-S 多传感器信息融合 matlab实现

Handbook of multisensor data fusion : theory and practice / editors, Martin E. Liggins, David L. Hall, James Llinas. -- 2nd ed. p. cm. -- (Electrical engineering and applied signal processing series ; no. 22) Includes bibliographical references and index. ISBN 978-1-4200-5308-1 (hbk. : alk. paper) 1. Multisensor data fusion--Handbooks, manuals, etc. I. Hall, David L. (David Lee), 1946- II. Liggins, Martin E. III. Hall, David L. IV. Llinas, James. V. Title. VI. Series.

传感器融合标定算法，另外还包含了自动驾驶学习资料 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2.adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3.自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4.自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5.国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。 6.规划控制相关的算法论文介绍 7.等等总共3G多的资料

RANSAC (Random Sample Consensus) 随机采样一致性算法，其实就是想办 法找出代表地面的平面。如下图所示，绿色的点为打在地面上的点，红色的点为 打在障碍物上的点。打在地面上的点基本上是处在一个平面上的，所以我们的目 标就是找到这个平面，然后将距离此平面一定距离内的点分割成地面。 由于算法逻辑本质上是一致的，为了简便起见，这里将三维空间寻找平面问题， 转化为二维空间寻找直线的问题。算法逻辑如下：

数据融合matlab代码Term2-项目1：扩展卡尔曼滤波器 阿杰·派迪（Ajay Paidi） 客观的 该项目的目的是实现扩展卡尔曼滤波器，该滤波器可以融合雷达和激光雷达数据中的传感器数据并执行对象跟踪。 档案结构 ReadMe.md ：此文件 main.cpp ：循环输入文件度量并调用融合扩展卡尔曼滤波器以获取预测输出的主要可执行程序。 该文件由Udacity提供并按原样使用。 FusionEKF.h和FusionEKF.cpp ：包含融合扩展卡尔曼滤波器的实现。 它首先设置激光雷达和雷达初始化矩阵，然后根据传感器类型调用卡尔曼滤波器。 kalman_filter.h和kalman_filter.cpp ：包含预测和度量更新步骤的实现。 的Tools.h和tools.cpp：实用工具类来计算RMSE和雅可比。 描述 卡尔曼滤波器 简单的卡尔曼滤波器通常用于通过使用来自传感器的测量值连续更新状态预测来跟踪对象（位置和速度）。 以下是一个简单的伪代码，说明了这一点 #Initialize state x = [p, v] #state contains postion and velo

恒虚警率检测matlab代码雷达目标产生与探测项目 介绍 该项目的目标是模拟调频连续波（FMCW）雷达并处理信号以检测目标的范围和速度。 该实现是在MATLAB中完成的，该项目是Udacity的Sensor Fusion Nanodegree的一部分。 该项目的主要部分是： 根据系统要求设计FMCW波形。 定义模拟目标的范围和速度。 模拟发送和接收信号以确定拍子信号 对拍子信号执行范围FFT以确定范围 实施CFAR算法以过滤第二FFT的输出并显示目标。 图片来源：Udacity-传感器融合纳米度的理解 执行 FMCW波形设计 设计的FMCW雷达必须满足以下要求： 范围 价值 频率 77 GHz 范围解析度 1米 最大范围 200米 最大速度 70 m /秒 速度分辨率 3 m /秒 带宽 范围分辨率与带宽成正比。 考虑到一米的距离分辨率，可以使用以下表达式计算带宽。 期（Tchirp） 线性调频周期必须至少比往返时间高几倍。 最坏的情况是目标位于最大范围内。 在该项目中，使用了最大往返时间的5.5倍的线性调频周期。 该方程式如下所示。 坡 最后，信号的斜率基本上是带宽除以频率。 Mat

“自动泊车、公路巡航控制和自动紧急制动等自动驾驶汽车功能在很大程度上是依靠传感器来实现的。重要的不仅仅是传感器的数量或种类，它们的使用方式也同样重要。目前，大多数路面上行驶车辆内的ADAS都是独立工作的，这意味着它们彼此之间几乎不交换信息。只有把多个传感器信息融合起来，才是实现自动驾驶的关键。”现在路面上的很多汽车，甚至是展厅内的很多新车，内部都配备有基于摄像头、雷达、超声波或LIDAR等不同传感器的先进驾驶员辅助系统（ADAS）。这些系统的数量将会随着新法案的通过而不断增加，例如在美国，就有强制要求安装后视摄像头的法案。此外，诸如车险打折优惠和美国公路交通安全管理局（NHTSA）、欧洲新车安