matlab消除红眼代码-CarND-扩展卡尔曼滤波器项目

这个项目利用卡尔曼滤波器，结合激光雷达和雷达测量，估计感兴趣的运动物体状态。为了在Linux或Mac系统上设置和安装，可以下载包含所需文件的存储库。对于Windows用户，建议使用Docker或VMware进行安装。

扩展卡尔曼滤波器（EKF）是一种高效的递归滤波器，被广泛应用于估算电池的状态-of-charge（SOC）。这里提供了其在matlab中的实现。

比较了无迹卡尔曼滤波和扩展卡尔曼纳滤波在预测性能上的差异，提供一个程序可改的比较框架，方便根据需求自定义函数。

本项目利用Matlab软件，实现了扩展卡尔曼滤波算法，并提供了可直接运行的代码示例。该项目可为学习和应用扩展卡尔曼滤波提供参考。

matlab匹配滤波代码CarND·T2·P1·扩展卡尔曼滤波器（EKF）项目项目概况在这个项目中，您将利用扩展的卡尔曼滤波器（EKF）来估计带有噪声的激光雷达和雷达测量的目标运动物体的状态。通过项目要求达到的RMSE值为：px = 0.11, py = 0.11, vx = 0.52, vy = 0.52的公差。为了测试这一点，需要使用最新版本的main.cpp，以便在没有模拟器的情况下运行此项目。如果您正在寻找Udacity的启动代码项目，则可以在此处找到。依赖关系包括make >= 4.1（Linux /），gcc/g++ >= 5.4（Linux /）， 。有关安装说明和其他详细信息，请参见以下部分。 。这已经是一个回购的一部分，所以您不必担心。安装该存储库包含两个文件可用于设置和安装：install-mac.sh适用于Mac。 。适用于Linux或（请确保已更新）的install-ubuntu 。对于Windows，还可以按照所述使用Docker或VMware coulso。也可以在此处找到有关环境设置的详细信息。如果你从源代码安装，结账

该软件包包含一些示例和演示文稿（在2014年6月于香港举行的机器人与自动化国际会议上）讨论了在Simulink中实现算法的几种可能方法。具体而言，使用S-Function（在C和MATLAB中）、System objects(TM)、S-Function Builder、Legacy Code Tool和MATLAB(R)功能块实现了一种简单的基于扩展卡尔曼滤波器的姿态估计算法（同时使用内部和外部状态）。讨论了不同方法的优缺点，然后以多种方式比较了性能。首先，在Simulink中模拟不同的模型，然后，从每个模型生成的可执行文件在Intel笔记本电脑和Arduino Uno上执行，结果很有趣。

在这个项目中，利用无味卡尔曼滤波器结合声纳和雷达测量，估计运动物体的状态。项目要求确保RMSE值低于规定的公差。Term 2 Simulator提供了必要的文件，适用于Linux或Mac系统。对于Windows系统，可以使用Docker、VMware或安装uWebSocketIO来进行设置和安装。

本项目使用MATLAB代码实现和测试卡尔曼滤波器，包括动态系统模型和测量模型的定义。GUI文件kf_ui.fig可用于参数调整和测试用例修改。测试用例包括系统状态为常数、CWPA系统动态以及使用IVQ905传感器数据的真实测量。

假设我们需要追踪在3D空间中以恒定速度移动的物体。我们的设备观察方位、范围和高度（圆柱坐标），但我们感兴趣的是直角坐标。由于变换是非线性的，因此需要使用扩展卡尔曼滤波器。因为X、Y和Range、Bearing之间的变换是非线性的，而Z和高度之间的变换是线性的（Z是高度），因此可以有效比较扩展卡尔曼滤波器的性能。通过将其在Z轴上的线性估计误差与X和Y轴上的非线性估计进行比较，可以评估其对估计结果的影响。