数据融合matlab代码-sensor-fusion-kalman-filters:扩展的卡尔曼滤波器，适用于自动驾驶汽车，以解释行人运动，汽

数据融合matlab代码传感器融合模块，为LIDAR / RADAR输入处理实现了扩展的卡尔曼滤波器 卡尔曼滤波器体系结构。 外部装有LIDAR和RADAR等传感器的汽车可以检测到在其范围内移动的物体：例如，传感器可能检测到行人，甚至是自行车。 这是通过计算扩展的卡尔曼滤波器来实现的，该滤波器同时组合了从激光雷达和雷达获得的数据，以测量移动物体的速度和相对于汽车的相对位置。 对于多样性，让我们使用自行车示例逐步了解Kalman滤波算法（上图所示的体系结构），以了解此计算的实际工作原理： 首次测量-过滤器将接收自行车相对于汽车位置的初始测量值。 这些测量将来自雷达或激光雷达传感器。 初始化状态和协方差矩阵-过滤器将基于第一次测量来初始化自行车的位置。 那么汽车将在时间段Δt之后收到另一个传感器测量值。 预测-算法将在时间Δt之后预测自行车的位置。 在Δt之后预测自行车位置的一种基本方法是假设自行车的速度是恒定的。 因此，自行车将具有运动速度Δt 。 在扩展的卡尔曼滤波课中，我们将假设速度是恒定的。 更新-过滤器将“预测的”位置与传感器测量值进行比较。 将预测的位置和测量的位置合并以给出更