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