Matlab用于计算RMSE的代码，应用于自驾车系统，结合无味卡尔曼滤波。

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简介：
在本项目中，您将运用C++语言开发Unscented Kalman滤波器程序，并通过对杂乱的激光雷达和雷达数据进行的测量，从而准确地推断感兴趣的非线性移动目标的状态信息。卡尔曼滤波器作为一种高效的跟踪技术，在处理移动物体方面表现出色，例如行人或骑行者等。为了便于构建，请首先克隆并启动项目文件。随后，在仓库目录中创建名为“build”的构建目录，并进入该目录执行“cmake..”命令以及“make”命令以编译代码。最后，通过执行“./UnscentedKF”命令来运行程序，该程序会打开TCP端口4567。请启动模拟器并连接到监听端口。选择“项目1/1EKF和UKF”，然后点击“开始”按钮以运行模拟器。您应当能在终端上看到“已连接！！！”的消息提示。为了辅助工作，可以参考cmake 3.5及更高版本、gcc 4.1及更高版本以及g++ 5.4及更高版本所提供的工具和支持。此外，可以通过Matlab脚本生成额外的相关数据来丰富数据集。RMSE（均方根误差）的计算则位于src/tool.cpp文件中，最终的RMSE数据集包括数据集1：RMSE<=

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Matlab RMSE计算代码-Self-Driving-Car-Unscented-Kalman-Filter: 自动驾驶-无味卡尔曼滤波...

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这段内容提供了一个用于自动驾驶系统中的无味卡尔曼滤波算法的Matlab实现，其中包括RMSE误差计算的代码。适合对自动驾驶技术感兴趣的研究者和开发者参考使用。在本项目中，您将使用C++编写无味卡尔曼滤波器程序，通过嘈杂的激光雷达和雷达测量来估计非线性移动对象的状态。卡尔曼滤波器是一种强大的方法用于跟踪如行人或骑自行车的人等运动物体。构建说明如下： 1. 克隆启动文件。 2. 在repo目录上创建一个名为“build”的构建目录：“mkdir build”。 3. 进入“build”目录：“cd build”。 4. 编译代码：“cmake .. && make”。 5. 运行程序：“./UnscentedKF”。运行此操作后，会打开TCP端口：4567。启动模拟器并连接到监听端口。选择项目1中的EKF和UKF选项，并点击“开始”按钮以启动模拟器。您应该在终端上看到消息已连接！！！本项目的依赖项包括： - CMake 3.5或更高版本 - GCC/G++ 4.1或更高版本可以通过Matlab脚本来生成额外的数据，用于计算均方根误差（RMSE）。此计算位于src/tool.cpp文件中。最终的RMSE数据集如下：数据集1： RMSE<=

卡尔曼滤波及自适应卡尔曼滤波的MATLAB实例代码.zip

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本资源提供卡尔曼滤波与自适应卡尔曼滤波算法在MATLAB中的实现代码，包含多个实用示例和注释说明。适合学习状态估计技术的研究者和工程技术人员使用。卡尔曼滤波与自适应卡尔曼滤波的MATLAB例程包含了实现这两种算法的具体代码示例。这些资源有助于学习者理解和应用卡尔曼滤波及其改进版本来解决实际问题。

无迹卡尔曼滤波MATLAB代码

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本简介提供了一段用于实现无迹卡尔曼滤波算法的MATLAB代码。该代码适用于状态估计问题，尤其在非线性系统中表现出色，为工程应用与学术研究提供了强大工具。无迹卡尔曼滤波的MATLAB代码可以用于实现对非线性系统的状态估计。这种算法在处理具有复杂动态特性的系统时非常有效，能够提供比扩展卡尔曼滤波更准确的状态预测结果。编写此类代码需要深入了解相关数学理论和MATLAB编程技巧。

基于Matlab的无迹卡尔曼滤波器代码

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本项目提供了一个基于Matlab实现的无迹卡尔曼滤波器(ukf)代码，适用于状态估计和非线性系统的优化。适合科研与学习使用。 Matlab编写的无迹卡尔曼滤波器程序。

基于MATLAB的卡尔曼滤波及其应用

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本书《基于MATLAB的卡尔曼滤波及其应用》系统地介绍了卡尔曼滤波理论与实践，结合MATLAB编程环境进行深入讲解和案例分析，旨在帮助读者理解并掌握该技术在实际问题中的广泛应用。卡尔曼滤波是一种在存在噪声的情况下用于估计动态系统状态的优化算法，在导航、控制理论、信号处理及其他许多领域有广泛应用。MATLAB作为一种强大的数值计算和编程环境，是实现卡尔曼滤波的理想工具。本资源主要关注如何在MATLAB中实现卡尔曼滤波及其基本应用。首先需要理解卡尔曼滤波的基本概念：它基于线性最小均方误差估计，通过结合先验知识（预测）与实际观测（更新），逐步改善系统状态的估算。其过滤过程包括两个步骤：预测和更新。在预测阶段，根据系统的动态模型进行计算，通常由状态转移矩阵A及过程噪声矩阵Q决定。在此阶段中，我们基于上一时刻的状态预估下一刻可能的状态，并考虑了噪声的影响。到了更新阶段，则结合实际观测数据，利用观测模型（H矩阵）和观测噪声矩阵R来修正预测结果。卡尔曼增益K在这一过程中至关重要，它决定了预测状态与观察数据的融合程度。使用MATLAB实现卡尔曼滤波通常涉及以下步骤： 1. 初始化：设定初始状态向量x0、状态转移矩阵A、观测矩阵H、过程噪声协方差Q及观测噪声协方差R。 2. 预测阶段：依据上一时刻的状态和动态模型计算下一刻的预测状态与预测协方差。 3. 更新阶段：结合实际观察，确定卡尔曼增益K，并据此更新状态估计及其误差协方差。循环执行上述步骤直到处理完所有观测数据。这些示例将有助于初学者了解如何配置滤波器参数、建立动态和观测模型以及解析与可视化结果。通过研究这些代码，你可以学到： - 如何构建卡尔曼滤波器结构。 - 系统模型的线性和非线性问题处理方法。 - 多变量过滤技术的应用。 - 应对不可观察系统及非高斯噪声的方法。 - 使用MATLAB内置函数和工具箱进行滤波操作。尽管这些示例可能不适用于实际数据处理，因为真实应用场景通常更为复杂（需考虑如系统非线性、状态的非高斯噪音等），但它们依然是理解和掌握卡尔曼滤波基础理论的重要起点。通过深入研究并实践应用，你可以逐步提高对卡尔曼滤波的理解，并为解决更复杂的现实问题奠定坚实的基础。

无味卡尔曼滤波在SLAM中的应用——定位与建图

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本文探讨了无味卡尔曼滤波器在同时定位与地图构建（SLAM）问题中的应用，分析其如何提高机器人或自主系统在未知环境中的定位精度和地图构建效率。包括预测更新在内的各个步骤的详细解释以及完整的编码。

MATLAB中的卡尔曼滤波仿真集合及应用代码

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本资源包含多种卡尔曼滤波算法在MATLAB环境下的仿真程序和应用案例，适用于学习与研究。这是一套全面的卡尔曼算法MATLAB仿真程序代码集，涵盖了基本卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波和无味卡尔曼滤波，并包括了相应的误差对比分析以及在各类项目中的应用实例。这套代码是我珍藏的研究成果。如果感兴趣的话，可以与我交流分享。此外我还提供了一些粒子滤波目标跟踪的代码，有助于大家深入理解相关理论知识。感谢大家的关注和支持。

基于MATLAB的自适应无迹卡尔曼滤波（UKF）程序

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本简介介绍了一种基于MATLAB开发的自适应无迹卡尔曼滤波(Adaptive Unscented Kalman Filter, AUKF) 程序。该程序能够有效提高非线性系统状态估计精度，适用于各类复杂动态系统的实时跟踪与预测。我创建了一个MATLAB程序，该程序基于经典的无迹卡尔曼滤波（UKF）进行了改进，实现了一种自适应的UKF算法。此算法能够根据观测误差来自适应地调节观测噪声协方差矩阵，从而提高滤波精度。本程序的特点是只有一个m文件，便于运行和调试，并且提供了与经典UKF结果进行对比的功能。

无迹卡尔曼滤波算法代码

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本项目提供一套简洁高效的无迹卡尔曼滤波算法实现方案，适用于多种状态估计应用场景。代码易于理解和扩展，为开发者提供了灵活的应用空间。卡尔曼滤波是一种递归算法，用于估计动态系统的状态，在不能直接测量这些状态的情况下尤其有用。传统的卡尔曼滤波适用于线性系统，并假设过程噪声和测量噪声都是高斯分布的。然而在许多实际应用中，系统是非线性的，这就需要对卡尔曼滤波进行扩展以适应非线性系统。 ### 无迹卡尔曼滤波（UKF）详解与MATLAB实现 #### 一、卡尔曼滤波基础知识传统的卡尔曼滤波适用于线性系统的状态估计。当面对不能直接测量的状态时，它提供了一种递归算法来估算这些状态的值。然而，在许多情况下系统是非线性的。 #### 二、扩展卡尔曼滤波（EKF）为了处理非线性问题，人们提出了扩展卡尔曼滤波(EKF)方法。该方法通过利用雅可比矩阵将非线性模型进行线性化来解决这些问题。尽管这种方法在一定程度上解决了非线性的问题，但对于高度非线性的系统来说，它可能会引入较大的误差，尤其是在高斯分布经过非线性变换后不再是高斯分布的情况下。 #### 三、无迹卡尔曼滤波（UKF）为了克服EKF的局限性，在处理高度非线性问题时更准确地估计状态，提出了无迹卡尔曼滤波(UKF)。UKF利用一组精心选择的样本点来近似系统的概率分布，而非直接对非线性的函数进行线性化。 ##### UKF的工作原理： 1. **Sigma点生成**：对于具有L个状态变量的系统，UKF通常会生成2L+1个sigma点。 2. **预测步骤**：这些sigma点通过非线性方程变换后用于计算预测后的状态估计及其协方差矩阵。 3. **更新步骤**：同样地，使用观测方程对预测后的sigma点进行进一步处理，并根据测量值与预测结果之间的差异来修正状态估计。 4. **参数调整**：包括alpha、beta和k_i等参数的设定，用于控制sigma点分布的具体特性。 #### 四、MATLAB代码解析通过具体示例中的DEMO文件，我们可以看到UKF在三维非线性系统上的应用。该实例定义了状态转移方程及观测方程，并展示了如何使用这些公式来更新状态估计的过程。 1. **初始化**：包括参数设定和初始条件的确定。 2. **主循环**：每个时间步内生成测量值并调用UKF函数进行状态估算，同时模拟真实系统的演变过程。 #### 五、总结通过上述分析，可以看出无迹卡尔曼滤波（UKF）在处理高度非线性问题时比EKF更加有效。它能够更准确地捕捉概率分布的变化，并且在各种实际应用中表现出色，尤其是在需要精确估计动态系统状态的场景下。

基于MATLAB的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波实现-MATLAB-变分贝叶斯-自适应卡尔曼-卡尔曼滤波

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本文章介绍了如何利用MATLAB平台实现变分贝叶斯方法下的自适应卡尔曼滤波，探讨了该算法在状态估计中的应用。通过结合变分推断与卡尔曼框架，实现了对非线性系统的有效跟踪和预测。本段落介绍了变分贝叶斯的自适应卡尔曼滤波算法，结合了变分贝叶斯推断与卡尔曼滤波的优势，并通过引入非线性建模和参数学习机制增强了该算法在动态环境中的适应性和鲁棒性。文章详细解释了算法原理、流程，并提供了MATLAB实现代码及运行步骤。适合人群：具备一定数学和编程基础的研究人员、工程师以及高校师生。使用场景及目标：适用于目标跟踪、导航系统与控制系统等领域，旨在提升滤波算法在非线性动态系统的性能和稳定性。阅读建议：重点理解非线性建模、参数学习机制及其自适应特性，并通过实践MATLAB代码来加深对算法原理的理解。