数据融合matlab代码-扩展卡尔曼滤波器

扩展卡尔曼滤波器matlab代码Term2-项目1：这个项目展示如何使用扩展卡尔曼滤波器来融合雷达和激光雷达数据，实现精确的对象跟踪。项目包含主要的可执行程序main.cpp，它循环输入文件度量并调用融合扩展卡尔曼滤波器以获取预测输出。FusionEKF.h和FusionEKF.cpp文件包含了融合扩展卡尔曼滤波器的具体实现，初始化激光雷达和雷达的矩阵，并根据传感器类型调用卡尔曼滤波器。此外，kalman_filter.h和kalman_filter.cpp包含了预测和度量更新步骤的实现，而tools.h和tools.cpp则提供了计算RMSE和雅可比的实用工具类。卡尔曼滤波器的基本原理是通过使用传感器测量值连续更新状态预测来跟踪对象的位置和速度。

在这个项目中，我们利用卡尔曼滤波器处理嘈杂的激光雷达和雷达测量，以估计感兴趣移动物体的状态。我们的目标是实现低于项目标准中规定的RMSE容差。模拟器演示了使用C++脚本跟踪对象时的效果：激光雷达测量显示为红色圆圈，雷达测量显示为蓝色圆圈，箭头指示观察角度。固定的激光雷达和雷达传感器提供测量数据，卡尔曼滤波器生成的估计标记为绿色三角形。项目包含Term 2 Simulator，适用于Linux或Mac系统。Windows用户可使用Docker、VMware或uWebSocketIO。安装完成后，可从项目顶级目录构建和运行主程序。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。