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传感器数据融合-配套程序代码.zip

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简介：
本资源提供了一套用于实现传感器数据融合的程序代码。旨在帮助用户理解和应用各种数据融合算法，适用于机器人技术、自动驾驶及物联网等领域研究与开发。 传感器信息融合的MATLAB程序实现.rar

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  • 传感器数据融合-配套程序代码.zip
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    本资源提供了一套用于实现传感器数据融合的程序代码。旨在帮助用户理解和应用各种数据融合算法，适用于机器人技术、自动驾驶及物联网等领域研究与开发。 传感器信息融合的MATLAB程序实现.rar
     
  • MATLAB代码-数据融合实例：传感器融合示例
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    本资源提供了一个使用MATLAB进行传感器数据融合的实例代码，旨在展示如何结合来自多个传感器的数据以提高估计精度和可靠性。 数据融合的MATLAB代码示例涉及传感器融合与因子图实验的应用场景。该示例包含了以下类型的数据：全球定位系统（GPS）、国际货币联盟晴雨表、相机功能轨迹导航以及各种传感器信息，这些数据以特定格式进行存储。 感谢FFI同事允许共享这些资源！ 提供的可执行文件包括： - 绘制原始数据。 - GPS和IMU的批量融合处理。 - 实现固定滞后算法的GPS与IMU数据融合。 - 利用ISAM2技术实现GPS、IMU与其他传感器的数据整合。 以下为Ubuntu系统下安装依赖项的具体步骤： 1. 安装编译器，cmake，curl及git工具： ``` sudo apt install -y build-essential cmake curl git wget ``` 2. 安装Eigen库及相关数学计算支持包（如BLAS和LAPACK）: ``` sudo apt install -y libblas-dev liblapack-dev libeigen3-dev ``` 3. 获取并安装Sophus库： 使用Git命令克隆GitHub上的Sophus代码仓库，然后进行编译与安装。 在开始项目之前，请根据实际需求选择合适的部分，并按照上述指导完成环境搭建。
     
  • 数据融合MATLAB代码-扩展卡尔曼滤波器与传感器融合: 带传感器融合的扩展...
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    本项目提供基于MATLAB的数据融合代码，重点在于使用扩展卡尔曼滤波器进行传感器融合，旨在优化多传感器系统的估计精度和鲁棒性。 在该项目中使用了具有传感器融合功能的扩展卡尔曼滤波器（EKF）来处理数据融合任务，并利用该算法估计带有噪声的激光雷达与雷达测量值的目标运动物体的状态信息。 项目采用Term2Simulator作为模拟环境，其中包含两个文件用于Linux或Mac系统进行设置和安装。对于Windows用户，则可以考虑使用Docker、VMware或者直接安装uWebSocketIO来完成相关配置工作。关于如何在不同平台下正确地安装与运行此软件，请参考EKF项目课程中的相应指南。 当所有必要的环境搭建完成后，可以通过以下步骤构建并启动主程序： 1. 在项目的根目录中执行 `mkdir build` 命令创建一个名为build的文件夹。 2. 执行 `cd build` 进入新生成的文件夹。 3. 使用命令 `cmake ..` 来配置和准备编译环境。 4. 最后，通过运行 `make` 以及 `. /扩展KF`（注意这里的路径可能需要根据实际情况调整）来完成构建过程并启动程序。 下面是一张使用模拟器中的Lidar与Radar数据跟踪车辆位置及速度的EKF屏幕截图。图中蓝色和红色点分别代表Lidar和Radar测量值，而绿色点则表示基于这些传感器信息估计出的目标汽车的位置变化情况。 此项目的运行流程大致如下：`Main.cpp` 文件负责读取输入的数据并将传感器测量结果传递给 `FusionEKF.cpp`；后者接收到数据后进行相应的处理与融合工作。
     
  • 多传感器融合课程作业代码（SensorFusionWork）
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    本项目为《多传感器信息融合》课程作业代码集合，旨在实现多种传感器数据的集成与处理，提高感知系统的准确性和鲁棒性。 本项目基于ROS melodic @ Ubuntu 18.04构建学习环境，旨在简化激光多传感器融合定位与建图的学习过程。为了节省安装配置时间，并避免由于网络原因导致的新依赖项难以获取或新旧版本冲突的问题，我们将提供一个Docker镜像来隔离开发和本机PC的运行环境。 请确保您的操作系统选择为Ubuntu，不推荐使用Windows或者Mac进行此项目，若需要尝试，请自行寻找解决方案。首先安装Ubuntu开发环境；如果您没有现有的Ubuntu环境，请按照相应的指南在本地计算机上配置Ubuntu系统。 接下来获取Docker开发环境：我们建议采用官方提供的Docker镜像来完成课程学习，这将提供一个轻量级且标准化的开发平台，有助于避免因不同机器间的环境差异而引起的种种问题。同时，在Native PC与Course Docker Env之间进行工作时，请注意相关操作指南和文档指导。
     
  • D-S多传感器信息融合Matlab实现.zip_D-S传感器_信息融合_数据融合_数据融合算法_证据理论Matlab
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    本资源为基于Matlab实现的D-S证据理论下的多传感器信息融合技术，适用于研究和开发中的信息与数据融合问题。包含详细代码及注释。 D-S证据理论数据融合算法的基础程序可以进行修改。这段文字描述的内容与特定的编程实现或算法框架有关，但不包含任何外部链接、联系人电话号码或即时通讯工具信息等细节。
     
  • 【数据融合】MATLAB源码：结合AIS与雷达的多传感器轨迹融合.zip
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    本资源提供了一套基于MATLAB的源代码，用于实现AIS和雷达数据的集成处理，旨在优化海上目标跟踪系统的性能。通过先进的算法将不同类型的传感器信息有效融合，以提高定位精度及可靠性。 基于AIS和雷达的多传感器航迹融合matlab源码.zip
     
  • MATLAB中的多传感器数据融合
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    本文章探讨了在MATLAB环境中实现多传感器数据融合的技术与方法，旨在提高系统感知精度和可靠性。通过集成多种传感器的数据，分析并展示了如何利用MATLAB工具箱进行有效的数据处理、滤波及信息融合。适合科研人员和技术爱好者深入学习。 资源包括《Multi-Sensor Data Fusion with MATLAB》电子书以及相关的MATLAB代码。
     
  • MATLAB中的多传感器数据融合
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    本论文探讨了在MATLAB环境下实现多传感器数据融合的技术与方法，旨在提高信息处理精度和系统的可靠性。通过分析不同传感器的数据，并采用先进的算法进行数据整合，以达到更好的决策支持效果。 Multi-Sensor Data Fusion with MATLAB
     
  • 传感器信息融合程序及应用示例.rar_信息滤波_多传感器数据处理_多传感器滤波算法_多源数据融合技术_滤波与融合方法
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    本资源包含传感器信息融合程序及相关应用案例，涵盖信息滤波、多传感器数据处理和融合算法等内容。适合研究多源数据融合技术的读者参考学习。 多传感器信息与数据融合滤波算法及配套的MATLAB程序。
     
  • 《多传感器数据融合手册》教材
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    《多传感器数据融合手册》是一部全面介绍多传感器信息融合技术的教材，内容涵盖了理论基础、算法设计及应用案例。适合高校师生与科研人员参考学习。 《Handbook of Multisensor Data Fusion》是一本很好的多传感器融合教材。