适合卡尔曼滤波器开发

本资源为最优状态估计书籍以及代码。本书中包含卡尔曼滤波器等一系列滤波器，对控制有研究的同学会有并帮助。

给出了IMU在地固坐标系中的误差方程，介绍并分析了自适应滤波和渐消Kalman滤波算法原理，然后将渐消因子引入到自适应滤波算法中，并将其应用到IMU/GPS松组合导航系统中，最后利用一个实际算例证明了该组合导航系统的有效性。

经典kalman滤波器算法仿真代码，严格按照书上公式计算

Kalman滤波算法C代码实现，包括一维Klaman滤波算法和二维Kalman滤波算法

python代码 卡尔曼滤波

针对传统的Meanshift方法在复杂条件下目标跟踪丢失问题,提出了一种将Meanshift与Kalman滤波器融合的视频运动目标跟踪算法。该算法可对跟踪加入运动目标预测,根据Meanshift跟踪结果判断是否开启Kalman滤波器的预测及滤波,能提高跟踪的鲁棒性。实验结果表明,该算法可以有效改善在复杂条件下的跟踪效果,具有较好的鲁棒性

matlab爱心源代码扩展卡尔曼滤波器项目启动代码 自动驾驶汽车工程师纳米学位课程 在本项目中，您将利用卡尔曼滤波器通过嘈杂的激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的移动物体的状态。 通过项目需要获得低于项目标准中列出的容差的 RMSE 值。 本项目涉及可下载的Term 2 Simulator 此存储库包含两个文件，可用于为 Linux 或 Mac 系统设置和安装。 对于 Windows，您可以使用 Docker、VMware，甚至可以安装 uWebSocketIO。 请参阅 EKF 项目课程中教室中的 uWebSocketIO 入门指南页面，了解所需的版本和安装脚本。 uWebSocketIO 安装完成后，可以通过从项目顶级目录执行以下操作来构建和运行主程序。 mkdir 构建 光盘构建 .. 制作 ./扩展KF 可以在此项目的课堂课程中找到设置环境的提示。 注意完成项目需要编写的程序有src/FusionEKF.cpp、src/FusionEKF.h、kalman_filter.cpp、kalman_filter.h、tools.cpp、tools.h 程序main.cpp已经填写好了，可

【滤波跟踪】Singer-Kalman模型下的机动目标跟踪算法含Matlab源码

利用角度测量信息，进行基于AOA的卡尔曼（Kalman）滤波跟踪，MATLAB程序，程序可以直接运行，没有错误。是研究生阶段最初学习的时候写的基础程序，后续会在上传点其他不涉密的程序。