自动驾驶汽车纳米学位项目中的扩展卡尔曼滤波器程序代码：Matlab实现汽车模型构建-Kalman-Filter-Project

matlab建立汽车模型代码扩展卡尔曼滤波器 自动驾驶汽车工程师纳米学位课程 该项目融合了激光雷达（激光）和雷达测量来定位和跟踪物体。 激光雷达测量提供了位置的高分辨率估计，但没有提及速度。 另一方面，雷达提供了噪声更大的位置估计，并且通过多普勒效应还提供了速度的估计。 卡尔曼滤波器遵循一个简单的循环： 观察世界 根据最后的值和状态转换函数 F 预测对象的新状态。 使用测量值更新预测。 我们在这里假设测量噪声可以用高斯建模。 雷达的测量以极坐标给出，映射到矩形后，噪声项将不再正常。 为了解决这个问题，我们通过一阶泰勒展开将变换线性化为矩形。 图8跟踪测试： 依赖关系 cmake >= 3.5 所有操作系统： 使 >= 4.1 Linux：大多数 Linux 发行版默认安装 make 苹果电脑： 视窗： gcc/g++ >= 5.4 Linux：大多数 Linux 发行版默认安装 gcc / g++ Mac：与 make 相同 - [安装 Xcode 命令行工具](() Windows：推荐使用 基本构建说明 克隆这个 repo。 创建一个构建目录： mkdir build && cd