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。

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。

卡尔曼滤波器是一种用于估计动态系统状态的递归滤波算法。它广泛应用于目标跟踪、导航和控制等领域。卡尔曼滤波器算法的核心思想是通过不断更新状态估计和协方差矩阵来逼近真实状态。其特点是能够处理非线性系统和噪声干扰，提供高精度的状态估计。

在卡尔曼滤波器介绍文档中，展示了如何应用卡尔曼滤波器来估计常数随机变量，例如电压。条件状态转移矩阵A设为1，控制输入u设为0，状态变量对观测变量的系数H设为1，状态的初始值x0设为0，误差协方差矩阵的初始值P0设为1。观测值包含均值为零、方差为0.1的正态分布误差。