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线性跟驰模型的matlab代码扩展卡尔曼滤波器项目入门代码 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 背景 卡尔曼滤波器可用于估计系统状态。 在无人驾驶汽车的情况下，用例例如是无人驾驶汽车跟踪另一辆行驶中的汽车的状态。 该移动车辆的“状态”可以用px，py，vx，vy（X和Y方向上的位置和速度）表示。 这些状态变量可能无法直接观察到，因此需要通过从自动驾驶汽车上的传感器获取的LIDAR和RADAR测量值进行估算。 卡尔曼滤波器的直觉（来自Udacity的演讲） 卡尔曼方程式包含许多变量，因此这里是一个高级概述，以使您对卡尔曼滤波器的工作有一些直观认识。 预测假设我们知道对象的当前位置和速度，并将其保存在x变量中。 现在一秒钟过去了。 我们可以预测一秒钟后物体的位置，因为我们在一秒钟之前就知道了物体的位置和速度。 我们只是假设物体保持相同的速度运动。 x'= Fx +ν方程为我们进行了这些预测计算。 但是也许物体没有保持完全相同的速度。 也许物体改变了方向，加速或减速。 因此，当我们在一秒钟后预测位置时，不确定性就会增加。 P'= FPFT + Q表示不确定性的增加。 过程噪声是指预测步骤中的不确

为了真实地反映驾驶员在道路行驶中的车辆跟驰机理，使用相关性分析方法找出影响期望间距的关键因素，从而提出改进的基于期望间距的车辆跟驰模型（improved desired distance model，IDDM）。利用NGSIM数据对IDDM和经典的Gipps车辆跟驰模型的参数进行了标定，之后对标定的模型进行评价。研究结果表明，前后两车的速度以及相对速度主要影响跟驰过程中驾驶员采用的期望间距；IDDM与传统Gipps模型相比，其加速度、速度与位置的仿真精度分别提高了0.24 m/s2、0.72 m/s、0.53 m，可以为车辆跟驰行为分析提供参考。

（1）车辆类别 SUMO 中的车辆会被指定一个抽象的车辆类别（vclass 属性）， SUMO 中的抽象车辆类别有 bus、taxi 等（具体可查看使用手册），SUMO 中的车辆类别是抽象的，也就是说它们仅仅是一个名字。 （2）车辆可视化 我们可以为每个车辆类型设置一个特定的形状（guiShape属性）， 以使不同的车辆呈现出不同的外观。 SUMO 中的车辆形状有 pedestrian、bicycle 等（具体可查看使用手册）。此外还可以通过 guiWidth 设置车辆的宽度，通过 guiOffset 设置车辆与前车之间的 距离。 （3）跟驰模型

三、线性跟驰模型的稳定性 非自由行驶的车队，在受到刺激后会向后传递运动状态。但当刺激很小时，这种传递很快就会消失；当刺激很大时，这种传递会有扩大化的趋势，甚至会造成追尾，以至打破了车辆的正常运行。只有当刺激是某一数值时，这种状态变化才能稳定地传递下去。 定义：C=λT，称为反映车头间距变化的特征参数。（认为车头间距的变化与反应时间和反应强度大小有关） 研究表明，当C=1/2时，车头间距是摆动的，但其变化也是衰减的，车队是稳定的。当C>1/2时，车头间距是摆动的，而且向后的传递是增大变动幅度的，最终将导致发生追尾事故。因此，C=1/2是车队稳定与不稳定的判断界限。

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线性跟驰模型的matlab代码无味卡尔曼过滤器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 阿图尔·阿查里亚（Atul Acharya） 结果 无味卡尔曼滤波器（UKF）是常规扩展卡尔曼滤波器（EKF）的扩展。 UKF允许使用非线性模型（与EKF不同，后者假定为恒定速度模型）。 UKF允许： 恒定转速和速度（CTRV） 恒定转速和加速度（CTRA） 恒定的转向角和速度（CSAV） 恒定曲率和加速度（CCA） 该项目在给定的数据集上假设CTRV运动模型。 为了处理非线性模型，UKF通过无味转换进行工作。 在Predict阶段，它首先生成Sigma点，对其进行扩充，然后预测平均状态向量和过程协方差矩阵。 在更新阶段，将sigma点转换为测量空间，然后基于传感器（雷达/激光雷达）的测量值应用更新，以获取状态向量和过程协方差矩阵的新值。 UKF项目的结果如下所示。 还显示了UKF参数，以及每个数据集的结果RMSE值。 选择UKF参数以在所需范围内优化RMSE。 在数据集1上，[px，py，vx，vy]值的RMSE值在所需的[0.09、0.09、0.65、0.65]范围内 在数据集2上，[px，py，v

线性跟驰模型的matlab代码无味卡尔曼过滤器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 介绍 无味卡尔曼滤波器是对扩展卡尔曼滤波器进行改进的一种方法。 与EKF不同，UKF不会线性化状态方程。 它依赖于构建通过状态向量模型传播的sigma点。 下面显示的是该项目的两个数据集的结果。 以使标准化归一化平方接近其统计期望值的方式选择噪声参数。 雷达测量空间为三维（rho，phi，rho_dot），并且95％置信区间的卡方值为7.8。 激光雷达的测量空间为二维（x，y），95％置信区间为1的卡方值为6。对这两个值进行平均可以预期所有预测状态中约5％的卡方值为7或7。更高。 对于所选的噪声参数，这大约是正确的。 依存关系 cmake> = v3.5 使> = v4.1 gcc / g ++> = v5.4 基本制作说明 克隆此仓库。 创建一个构建目录： mkdir build && cd build 编译： cmake .. && make 运行它： ./UnscentedKF path/to/input.txt path/to/output.txt 。 您可以在“数据/”中找到一些示例输入。 例

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