ROS平台下激光雷达与毫米波雷达数据融合算法

图像信息量 8 图像与灰度直方图对应关系 一一对应 图像锐化算法 高通滤 点处理算法 二值化 显示器色彩模型 RGB 图像平滑算法 中值滤波 模板[-1 1]检测方向 垂直 图像压缩比 2:1 维纳滤波器用途 去噪 图像灰度方差表示 图像对比度 局部处理算法 中值滤波 二值化命令 im2bw 图像形态学处理方法 腐蚀 方向链码长度计算公式 d.6.24 边缘检测抗噪性能好算子 Prewitt算子 二值图像分支点连接数 3 图像锐化可进行空间域和频率域处理 彩色图像特性 色调、饱和度、亮度 图像压缩分类 无损压缩、有损压缩 图像存储大小计算 8M bit

使用LFMCW测距原理进行距离和速度测量的实验已完成，实验数据已采集并通过Matlab软件进行了后续处理。

激光雷达是利用激光束来探测目标位置、速度等特征的雷达系统。与微波雷达类似，它通过向目标发射探测信号（激光束），然后接收目标反射回来的信号（目标回波），并与发射信号进行比较和处理，从而获取目标的各种信息，如距离、方位、高度、速度、姿态甚至形状等参数。本程序为FMCW激光雷达的matlab实现，包括调频非线性校正等技术。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，均可直接运行，适合初学者。主要代码包括主函数main.m和其他m文件的调用。运行环境要求Matlab 2019b版本。若运行出现问题，请根据提示进行修改，或联系博主寻求帮助。操作简单，将所有文件放入Matlab的当前文件夹，双击打开main.m文件，点击运行即可得到结果。对于仿真咨询或其他服务需求，请私信博主或扫描视频中的QQ名片获取更多信息。

本项目利用Matlab代码实现了扩展卡尔曼滤波器，通过激光雷达和雷达测量来准确估计运动对象的状态。项目要求确保估计误差（RMSE）低于指定的公差。您可以从Term 2 Simulator下载所需的项目文件，适用于Linux或Mac系统的安装。对于Windows用户，建议使用Docker、VMware或安装uWebSocketIO。详细的安装说明和版本要求请参考EKF项目课程中的uWebSocketIO入门指南。项目中的主要逻辑位于FusionEKF.cpp文件中，根据传感器类型（雷达或激光）初始化KalmanFilter实例的状态向量x_：雷达数据包括rho、phi、rho_dot，需要几何计算转换为px、py、vx、vy；激光数据则仅包含px和py。确保记录上一个时间戳中的测量数据。注意：项目开发与调试使用Xcode，相关文件可在原始Udacity回购中找到。

这是一个基于MATLAB的激光雷达实时数据流绘图程序，经过实际测试验证可靠。需要进一步优化使用。

Matlab系统聚类代码Calidar自动优化旋转激光雷达内部参数的校准过程。此代码依赖于Matlab优化工具箱进行优化。安装时需要注意使用本征（版本3+）、纳米法兰混合垫g++ 4.7+（支持c++-11）以及可选的TBB。建议设置obj.use_nanoflann = false，但强烈推荐使用nanoflann。如有问题或错误，请联系Hatem Alismail。代码适用于各种传感器配置，并不依赖于特定的坐标约定。

针对毫米波波束成形，提出混合预编码波束成形技术，设计系统模型并求解预编码矩阵和组合器矩阵，通过仿真分析其性能。

这是毫米波-V2I-2DRBP MATLAB模拟器的源代码，专为在具有低层现代建筑的LOS城市环境中执行毫米波V2I网络链路层模拟而设计。我们利用LoadVehRouteData.m脚本替换2D平面中的路线，以获取模拟所需的多条路线（例如50条车辆路线）。该模拟器通过2D动画MmWaveV2I.m显示车辆沿其路线运动的过程，并使用Tx和Rx天线的位置估计波束指向方向。同时，CitySectionAerialView.png提供模拟窗口的城市部分视图。