卡尔曼滤波估计电池SOC 电池采用三阶模型，最小二乘法辨识模型参数 包括simulink仿真和MATLAB程序代码 能够正常运行

针对CV模型（Constant velocity model），编写的卡尔曼滤波程序，有相应报告及matlab代码。

基于MATLAB的机器人定位程序，使用卡尔曼滤波器对噪声进行处理，含代码、轨迹图及相对误差曲线图。

PID资料 （新手平衡小车的卡尔曼滤波算法总结）

扩展卡尔曼滤波算法

自适应卡尔曼滤波

经典卡尔曼滤波器代码 Matlab

卡尔曼滤波算法计算电池SOC，simulink模型，该模型用于参考

matlab建立汽车模型代码扩展卡尔曼滤波器 自动驾驶汽车工程师纳米学位课程 该项目融合了激光雷达（激光）和雷达测量来定位和跟踪物体。 激光雷达测量提供了位置的高分辨率估计，但没有提及速度。 另一方面，雷达提供了噪声更大的位置估计，并且通过多普勒效应还提供了速度的估计。 卡尔曼滤波器遵循一个简单的循环： 观察世界 根据最后的值和状态转换函数 F 预测对象的新状态。 使用测量值更新预测。 我们在这里假设测量噪声可以用高斯建模。 雷达的测量以极坐标给出，映射到矩形后，噪声项将不再正常。 为了解决这个问题，我们通过一阶泰勒展开将变换线性化为矩形。 图8跟踪测试： 依赖关系 cmake >= 3.5 所有操作系统： 使 >= 4.1 Linux：大多数 Linux 发行版默认安装 make 苹果电脑： 视窗： gcc/g++ >= 5.4 Linux：大多数 Linux 发行版默认安装 gcc / g++ Mac：与 make 相同 - [安装 Xcode 命令行工具](() Windows：推荐使用 基本构建说明 克隆这个 repo。 创建一个构建目录： mkdir build && cd

matlab建立汽车模型代码扩展卡尔曼滤波器项目 为激光雷达/雷达数据实现基于 C++ 的扩展卡尔曼滤波器。 扩展卡尔曼滤波器用于使用激光雷达和雷达数据预测行人的位置。 项目代码 项目可以被克隆或下载 依赖关系 cmake >= 3.5 所有操作系统： 使>= 4.1 Linux：大多数 Linux 发行版默认安装 make 苹果电脑： 视窗： gcc/g++ >= 5.4 Linux：大多数 Linux 发行版默认安装 gcc / g++ Mac：与 make 相同 - [安装 Xcode 命令行工具](() Windows：推荐使用 基本构建说明 克隆这个 repo。 创建一个构建目录（删除任何现有目录）： mkdir build && cd build 编译： cmake .. && make 在 Windows 上，您可能需要运行： cmake .. -G "MinGW Makefiles" && mingw32-make 运行它： ./ExtendedKF path/to/input.txt path/to/output.txt 。 您可以在“data/”中找到一些示例输入。