本项目提供了一个基于Matlab实现的扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）的数据融合代码，适用于非线性系统的状态估计。通过EKF算法优化传感器数据，提高系统性能和准确性。
数据融合MATLAB代码扩展卡尔曼滤波器项目
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1. 您的代码应编译。
我的结果代码按照指示进行编译。
2. 使用以下文件时，px、py、vx、vy输出坐标必须具有RMSE
<= [.11, .11, 0.52, 0.52]：“obj_pose-laser-radar-synthetic-input.txt” 模拟器用于数据集1的文件”
我的结果在标准范围内具有RMSE。
3. 您的传感器融合算法遵循前面课程中介绍的一般处理流程。
我的结果按照说明进行。
以下是本课程的具体要求：
- Main.cpp 读取数据并将传感器测量结果发送到FusionEKF.cpp
- FusionEKF.cpp 获取传感器数据并初始化变量，并更新变量。卡尔曼滤波器方程式不在该文件中。
- FusionEKF.cpp 包含一个名为ekf_的变量，它是KalmanFilter类的一个实例。
- ekf_将保存矩阵和向量值。
- 您还将使用ekf_ 实例调用预测和更新方程式。
- KalmanFilter 类在kalman_filter.cpp 和 kalman_filter.h 中定义。
5星
