扩展卡尔曼滤波器（EKF）用于跟踪物体，例如行人或车辆。

简介：
基于传感器融合的扩展卡尔曼滤波器被用于对目标进行客观跟踪，它充分利用了来自激光雷达（LIDAR）和雷达（RADAR）测量的传感器数据。 扩展卡尔曼滤波器能够有效地追踪各种物体，例如行人、车辆或其他正在移动的个体。 在此演示中，蓝色汽车被设定为需要跟踪的目标，但可以灵活地选择其他类型的对象，如行人、车辆或其他移动物体。 我们持续地在预定义的坐标系中获得了激光雷达（以红色圆圈表示）和雷达（以蓝色圆圈表示）的数据测量值。 然而，需要注意的是，这些数据可能包含噪音以及误差。 为了准确地确定被跟踪物体的真实位置，我们必须找到一种有效的方法来整合这两种传感器的数据类型。 因此，我们采用了扩展卡尔曼滤波器来计算蓝色汽车的估计位置（以绿色三角形表示）。 随后，我们将估算的轨迹（绿色三角形）与蓝色汽车的实际地面轨迹进行对比分析，并以均方根误差 (RMSE) 的形式实时呈现误差信息。 在自动驾驶场景下，自动驾驶汽车会持续跟踪激光雷达和雷达传感器对目标对象的测量结果，并基于这两类传感器的数据应用扩展卡尔曼滤波算法进行处理。