在这个项目中,使用卡尔曼滤波器估算感兴趣的运动对象状态,并使用嘈杂的激光雷达和雷达测量。 Udacity提供的模拟器(可下载)生成嘈杂的RADAR和LIDAR测量对象的位置和速度,扩展卡尔曼滤波器必须融合这些测量值以预测对象位置。存储库包含两个文件,用于Linux或Mac系统安装。对于Windows,可以使用Docker,VMware或安装uWebSocketIO。执行指定操作构建和运行主程序。
数据融合matlab代码-CarND-Extended-Kalman-Filter无人驾驶汽车纳米学位课程项目1概述
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