数据融合matlab代码扩展卡尔曼滤波器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 概述 该项目利用卡尔曼滤波器通过激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的运动物体的状态。 为此，我使用了卡尔曼滤波器，激光雷达测量和雷达测量来跟踪自行车在车辆周围的位置和速度。 该项目的目标是获得低于所需公差的RMSE值。 项目目标 该项目的目标/步骤如下： 建立一个卡尔曼滤波器（KF）以使用激光雷达测量进行跟踪 建立扩展的卡尔曼滤波器（EKF）以使用雷达测量进行跟踪 针对模拟器中的Dataset-1的测试算法 输出坐标px，py，vx和vy RMSE应小于或等于值[.11，.11、0.52、0.52] 项目文件 该存储库包含以下文件： ./Docs/-支持文档 ./data/obj_pose-laser-radar-synthetic-input.txt-包含来自两个传感器的测量值的文本文件 ./ide_profiles-编辑器配置文件 ./src/Eigen-特征库 ./src/CMakeLists.txt-代码编译 ./src/main.cpp-与Term 2 Simulator通信，接收数据测量结果，调用一个

线性跟驰模型的matlab代码无味卡尔曼过滤器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 阿图尔·阿查里亚（Atul Acharya） 结果 无味卡尔曼滤波器（UKF）是常规扩展卡尔曼滤波器（EKF）的扩展。 UKF允许使用非线性模型（与EKF不同，后者假定为恒定速度模型）。 UKF允许： 恒定转速和速度（CTRV） 恒定转速和加速度（CTRA） 恒定的转向角和速度（CSAV） 恒定曲率和加速度（CCA） 该项目在给定的数据集上假设CTRV运动模型。 为了处理非线性模型，UKF通过无味转换进行工作。 在Predict阶段，它首先生成Sigma点，对其进行扩充，然后预测平均状态向量和过程协方差矩阵。 在更新阶段，将sigma点转换为测量空间，然后基于传感器（雷达/激光雷达）的测量值应用更新，以获取状态向量和过程协方差矩阵的新值。 UKF项目的结果如下所示。 还显示了UKF参数，以及每个数据集的结果RMSE值。 选择UKF参数以在所需范围内优化RMSE。 在数据集1上，[px，py，vx，vy]值的RMSE值在所需的[0.09、0.09、0.65、0.65]范围内 在数据集2上，[px，py，v

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该代码中使用的算法从以下引用： S Gillijns 等人“什么是集成卡尔曼滤波器以及它的工作情况如何？” 2006 年美国控制会议论文集，美国明尼苏达州明尼阿波利斯，2006 年 6 月 14-16 日，第 4448-4453 页。

讨论分析了卡尔曼滤波器的递归估算法，研究了卡尔曼滤波器中五个递推方程的MATLAB高效实现。

基于FPGA的卡尔曼滤波器的设计与实现，实现实时系统的极好选择，提高计算速度

线性跟驰模型的matlab代码无味卡尔曼过滤器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 介绍 无味卡尔曼滤波器是对扩展卡尔曼滤波器进行改进的一种方法。 与EKF不同，UKF不会线性化状态方程。 它依赖于构建通过状态向量模型传播的sigma点。 下面显示的是该项目的两个数据集的结果。 以使标准化归一化平方接近其统计期望值的方式选择噪声参数。 雷达测量空间为三维（rho，phi，rho_dot），并且95％置信区间的卡方值为7.8。 激光雷达的测量空间为二维（x，y），95％置信区间为1的卡方值为6。对这两个值进行平均可以预期所有预测状态中约5％的卡方值为7或7。更高。 对于所选的噪声参数，这大约是正确的。 依存关系 cmake> = v3.5 使> = v4.1 gcc / g ++> = v5.4 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： ./UnscentedKF path/to/input.txt path/to/output.txt 。 您可以在“数据/”中找到一些示例输入。 例

追踪器 使用实现的卡尔曼滤波器在C ++中进行轨迹重建。 该存储库是基于由Daniel奥汉仑并且旨在测试和基准中描述的轨道重建执行纸张。 编译中 首先克隆存储库及其子模块： git clone --recursive https://github.com/lohedges/trackr.git 现在导航到存储库目录并运行make ： cd trackr make 之后，您应该在目录中找到两个可执行文件： track_test和track_benchmark 。 默认情况下，代码是使用g++编译的。 要使用其他编译器，请将CXX参数传递给make ，例如： make CXX=clang++ 该代码需要兼容C++11编译器，并且默认情况下还使用-O3优化标志进行编译。 要传递其他标志，请使用OPTFLAGS参数，例如： make OPTFLAGS=-funroll-loops 测验

傅里叶变换动图matlab代码Dynammo：一套用于多个共同发展的时间序列预测和挖掘的工具。 线性动力系统（又名卡尔曼滤波器） 它提供了matlab软件包来学习线性动力学系统（卡尔曼滤波器）的参数，以及各种约束和缺失值下的变量。 它包含以下软件包： DynaMMo：挖掘，压缩和缺失值估算 期望最大化算法，用于学习线性动力系统的参数（有无缺失值）。 此外，还有其他代码可用于学习缺少的观测值，恢复丢失的值以及压缩数据。 位于dynammo子目录中，检出make demo DynaMMo: Mining and Summarization of Coevolving Sequences with Missing Values, Lei Li, James McCann, Nancy Pollard, and Christos Faloutsos. In Proceeding of the 15th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining (KDD) , ACM , New York

均方误差的matlab代码实现导弹估计 抽象的 该项目的目标是使用视线测量法用导弹拦截目标。 在该项目中使用了两种模型来开发状态动力学：高斯-马尔可夫模型和随机电报模型。 连续时间卡尔曼滤波器用于确定两个模型的横向位置，速度和目标加速度的最小方差估计。 将这些估计值与它们在10秒钟的跨度内的对应真实值进行比较。 为了确定卡尔曼滤波算法是有效的并且所使用的模型是正确的，对10,000个实现进行了蒙特卡洛模拟。 通过仿真将不同状态的均方根误差与相应的滤波器值进行比较。 卡尔曼滤波器在模拟高斯-马尔可夫模型和随机电报模型方面的性能相似。 代码说明 one_real_gm使用高斯-马尔可夫模型运行连续时间卡尔曼滤波器的一种实现。 它绘制了真实状态与估计状态的关系 one_real_tele使用随机电报模型运行连续时间kalman滤波器的一种实现。 它绘制了真实状态与估计状态的关系 monte_carlo_gm使用高斯-马尔可夫模型对连续时间卡尔曼滤波器进行蒙特卡洛模拟。 它绘制了模拟的状态均方根误差与滤波器计算的均方根误差。 monte_carlo_tele使用电报模型对连续时间kalman滤