3D物体跟踪中的扩展卡尔曼滤波器应用比较

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。

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。

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。

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。

卡尔曼滤波是一种常用的技术，在Matlab中实现无迹卡尔曼滤波器时，可以借助于Yi Cao教授于2011年发布的代码。该滤波器能够根据输出历史进行准确的预测和平滑处理，特别是在预测噪声范围可控的情况下，其跟踪和平滑性能得到显著提升。

卡尔曼滤波作为一种优秀的状态估计技术，在目标跟踪领域具有广泛的应用。它通过对目标状态的动态建模和测量值的信息融合，实现对目标运动轨迹的精确预测和跟踪。