无味卡尔曼滤波器的matlab代码实现：应用于行人跟踪，结合LIDAR和RADAR测量的线性跟驰模型

线性跟驰模型的matlab代码无味卡尔曼过滤器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 介绍 无味卡尔曼滤波器是对扩展卡尔曼滤波器进行改进的一种方法。 与EKF不同，UKF不会线性化状态方程。 它依赖于构建通过状态向量模型传播的sigma点。 下面显示的是该项目的两个数据集的结果。 以使标准化归一化平方接近其统计期望值的方式选择噪声参数。 雷达测量空间为三维（rho，phi，rho_dot），并且95％置信区间的卡方值为7.8。 激光雷达的测量空间为二维（x，y），95％置信区间为1的卡方值为6。对这两个值进行平均可以预期所有预测状态中约5％的卡方值为7或7。更高。 对于所选的噪声参数，这大约是正确的。 依存关系 cmake> = v3.5 使> = v4.1 gcc / g ++> = v5.4 基本制作说明 克隆此仓库。 创建一个构建目录： mkdir build && cd build 编译： cmake .. && make 运行它： ./UnscentedKF path/to/input.txt path/to/output.txt 。 您可以在“数据/”中找到一些示例输入。 例