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基于现有模型的UKF MATLAB程序

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简介：
本简介介绍了一种基于现有模型的无迹卡尔曼滤波（UKF）MATLAB实现程序。该程序旨在简化复杂系统的状态估计问题，并提供了一个灵活、高效的工具箱，适用于多种工程和科学应用中的非线性系统处理。 基于当前模型的MATLAB程序由两部分组成。运行check_current可以生成图表。

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  • 基于现有模型的UKF MATLAB程序
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    本简介介绍了一种基于现有模型的无迹卡尔曼滤波（UKF）MATLAB实现程序。该程序旨在简化复杂系统的状态估计问题，并提供了一个灵活、高效的工具箱，适用于多种工程和科学应用中的非线性系统处理。 基于当前模型的MATLAB程序由两部分组成。运行check_current可以生成图表。
     
  • MATLAB中的UKF程序
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    本段介绍基于MATLAB环境下的UKF（无迹卡尔曼滤波）编程实现，涵盖其算法原理、代码编写及应用示例。 UKF无味卡尔曼滤波器的MATLAB程序
     
  • MATLAB中的UKF程序
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    本段落介绍了一套基于MATLAB平台实现的无迹卡尔曼滤波(UKF)程序。该程序能够有效地处理非线性系统的状态估计问题，并提供详细的代码注释以帮助用户理解和应用。 UKF的Matlab代码可供学习跟踪与滤波领域的人员参考。
     
  • 基于MATLAB的Boid模型程序
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    本简介介绍了一款利用MATLAB编程实现的Boid模型程序。该程序模拟了群体智能中的鸟群行为，为研究和学习提供了便捷工具。 用Matlab仿真鸟飞模型的源代码。
     
  • 基于线性跟驰模型的MATLAB代码-SDCND-UKF项目
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    本项目运用线性跟驰模型和无迹卡尔曼滤波（UKF）算法，在MATLAB平台上开发，旨在优化自动驾驶车辆在车队中的动态行为预测与控制。 在无人驾驶汽车工程师纳米学位课程的线性跟驰模型项目中，我们使用了无味卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter, UKF）来处理激光雷达和雷达数据以估计目标物体的状态信息。该项目要求通过UKF计算得到的结果需满足特定误差阈值下的均方根误差(RMSE)标准。 在项目中，我们使用了Term2Simulator模拟环境进行测试与开发，并提供了详细的安装指南用于Linux或Mac系统；对于Windows用户，则推荐采用Docker、VMware等虚拟化技术或者直接安装uWebSocketIO来完成设置。一旦完成了所有必要的软件和库的配置后，可以通过以下步骤构建并运行主程序： ```shell mkdir build cd build cmake .. make ./UnscentedKF ``` 对于状态向量的设计，在该项目中我们采用了一种假设恒定转弯速度与线性速度（Constant Turn Rate and Velocity, CTRV）模型。该状态矢量包括以下要素： - 物体在X轴上的位置（像素） - 物体在Y轴上的位置 - 速度或速率的大小 - 偏航角 - 角度变化率 其中，X和Y坐标系是相对于自动驾驶车辆行进方向定义的。
     
  • 基于uKF的滤波算法MATLAB实现
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    本项目聚焦于利用扩展卡尔曼滤波（uKF）技术进行信号处理与状态估计，并使用MATLAB编程语言完成算法的具体实现。通过优化滤波参数，该研究旨在提高动态系统中的数据预测精度和实时性。 uKF（容积卡尔曼滤波）是一种新型的采样型卡尔曼滤波算法。这里提供的是该算法的完整MATLAB程序，已经编译过且没有任何问题。
     
  • Matlab中的交互式多模型EKF和UKF滤波程序_滤波_交互多模型_EKF_UKF
    优质
    该文介绍了在Matlab环境下实现的交互式多模型EKF（扩展卡尔曼滤波）与UKF（无迹卡尔曼滤波）程序，适用于复杂系统的状态估计。 Matlab交互式多模型UKF和EKF滤波程序（附说明文档）
     
  • 基于Matlab的正向云模型程序
    优质
    本简介介绍了一款基于Matlab开发的正向云模型程序。该工具旨在简化复杂数据集的处理和分析过程，利用云模型的独特优势进行不确定性信息处理与知识表达。适用于科研人员及工程师在模式识别、决策支持等领域中的应用研究。 Matlab正向正态云发生器是一种从定性到定量的映射工具，在不确定性人工智能领域中有应用。
     
  • 基于UKF的匀速转弯CT模型分析
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    本文探讨了在车辆匀速转弯场景下，应用无迹卡尔曼滤波（UKF）技术对碰撞威胁（CT）模型进行深入分析的研究。通过对该模型的有效评估，旨在提高道路安全和自动驾驶系统的性能。 无迹卡尔曼滤波（UKF）应用于匀速圆周运动的仿真研究展示了其在目标跟踪中的强大功能与灵活性。该算法适用于二维空间内的目标追踪，并使用主动雷达作为传感器类型进行数据采集。 具体而言，此仿真场景涉及的目标为执行匀速转弯运动（CT模型），通过MATLAB实现无迹卡尔曼滤波的仿真实现。最终输出包括但不限于： - 二维跟踪轨迹 - 各维度下的跟踪轨迹 - 跟踪误差及其各个维度上的表现形式 - 具体的位置和速度跟踪误差 对于仿真参数的具体设置及理论分析，参考相关文献中的详细说明。 此研究不仅验证了无迹卡尔曼滤波算法在处理复杂运动模型时的有效性和准确性，还为后续类似应用提供了有价值的参考。
     
  • EKF与UKF的Matlab程序对比
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    本文通过Matlab编程，对比分析了扩展卡尔曼滤波(EKF)和 unscented卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统状态估计中的性能差异。 这段文字描述了一个程序，该程序比较了EKF（扩展卡尔曼滤波）和UKF（ unscented卡尔曼滤波）对一组数据的处理结果。