无味卡尔曼滤波器项目数据融合MATLAB代码

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。

本项目使用MATLAB代码实现和测试卡尔曼滤波器，包括动态系统模型和测量模型的定义。GUI文件kf_ui.fig可用于参数调整和测试用例修改。测试用例包括系统状态为常数、CWPA系统动态以及使用IVQ905传感器数据的真实测量。

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。

该库汇集了不同卡尔曼过滤器的 Matlab、C++ 和 Python 实现，包括连续离散扩展卡尔曼滤波器。我们还添加了其他过滤器，如 UKF、集成滤波和粒子滤波。通过在各种场景下测试实现，我们验证了它们与预期稳态协方差的一致性。欢迎使用和参考该库，如有任何问题或想要贡献，请联系 zonov dot ca。

维纳最速下降法滤波器和卡尔曼滤波器设计，包括Matlab仿真实现。

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。

这是一个带有Matlab用户界面的卡尔曼滤波程序，具备详细的注释和三个示例供学习参考。它能够帮助开发者理解和设计各种类型的卡尔曼滤波器，对于学习和研究具有重要的指导意义。此外，还包含了初学者上手学习卡尔曼滤波的文档。

卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种在信号处理、控制理论、导航系统等多领域广泛应用的统计估计方法。它通过持续更新系统状态估计，有效应对噪声干扰，提供最优线性估计。在多传感器融合中，卡尔曼滤波可整合不同传感器数据，提高数据精确性和可靠性。扩展卡尔曼滤波（EKF）则针对非线性系统，通过泰勒级数展开将非线性函数近似为线性，广泛应用于复杂环境中的姿态估计和动态系统优化。本项目中，利用EKF的C++实现处理来自AHB100传感器的多源数据，展示了其在提高系统估计准确性和鲁棒性方面的重要作用。