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
2021-06-08 22:02:54
1.04MB
系统开源
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