卡尔曼滤波技术，包含初始对准以及组合导航

数据融合matlab代码扩展卡尔曼滤波器，用于物体跟踪 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 在这个项目中，我使用了扩展卡尔曼滤波器，通过带噪的激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的运动物体的状态。 EKF是一种连续速度（CV）方法。 在使用文件“ obj_pose-laser时，我能够获得估计的对象位置（px，py）和速度（vx，vy）输出坐标<= [.11，.11，.52，.52]的RMSE值。 -radar-synthetic-input.txt”，即模拟器用于数据集1的相同数据文件。 该项目涉及Term 2 Simulator，可以下载 该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或什至安装uWebSocketIO。 一旦完成uWebSocketIO的安装，就可以通过从项目顶部目录执行以下操作来构建和运行主程序。 mkdir构建 光盘制作 cmake .. 制作 ./扩展KF 代码与模拟器之间的交流 输入：模拟器提供给C ++程序的值 [“ sensor_measurement”] =>模拟器观察到的测量值（激光

卡尔曼滤波matlab仿真程序，简单介绍了关于卡尔曼滤波技术的简易程序，对于初学卡尔曼滤波技术的同学有很大的帮助，里面注释详细，以便大家理解。