matlab建立汽车模型代码无味卡尔曼滤波器项目 自动驾驶汽车工程师纳米学位课程 在该项目中，利用无迹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。 该项目涉及可下载的 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 ./无味KF 可以在 EKF 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是src/ukf.cpp、src/ukf.h、tools.cpp、tools.h 程序main.cpp已经填写好了，可以随意修改。 这是 main.cpp 用于 uWebSocketIO 与模拟器通信

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

unscented kalman filtering程序：包含函数和一个demon。程序包括五个步骤：参数计算、sigma点集计算、时间更新、观测更新、滤波更新。每一步都有详细的注释。以供学习参考。

本代码实现是对UKF（无迹卡尔曼滤波）的MATLAB实现

在本文中，我们首先提出一种分布式无味卡尔曼滤波器（DUKF），以克服测量的非线性说话者追踪中的模型。 接下来，针对室内环境中说话人的不同运动动力学，我们介绍了交互多模型（IMM）算法，并提出了分布式交互多模型无味卡尔曼滤波器（IMM-UKF）来估计随时间变化的讲话者的位置在麦克风阵列网络中。 在基于分布式IMM-UKF的扬声器跟踪方法中，一对麦克风在每个节点处接收到的语音信号的到达时间差（TDOA）通过广义互相关（GCC）方法进行估算，然后采用分布式IMM- UKF用于跟踪扬声器中麦克风的位置和速度随时间变化很大的扬声器阵列网络。 所提出的方法可以在网络中全局估计说话人的位置，并在嘈杂和混响的环境中稳健地获得说话人运动的平滑轨迹，并且可扩展用于说话人跟踪。 仿真和实际实验结果表明了所提出的说话人跟踪方法的有效性。

GM_PHD_Filter：目标跟踪中的GM-PHD过滤器

Unscented Kalman Filter Tutorial无迹卡尔曼滤波简介：Gabriel A. Terejanu Department of Computer Science and Engineering, University at Buffalo