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。