Matlab中的数据融合代码：扩展卡尔曼滤波器

简介：
本简介介绍了一段使用MATLAB编写的代码，实现了基于扩展卡尔曼滤波器的数据融合算法，适用于非线性系统的状态估计。 在本项目中，您将利用卡尔曼滤波器通过激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的运动对象的状态，并确保获得的RMSE值低于项目规则中的公差标准。该项目使用Term2Simulator进行模拟，可以从存储库下载两个文件以设置Linux或Mac系统；对于Windows用户，则可以考虑使用Docker、VMware或者安装uWebSocketIO。 完成uWebSocketIO的安装后，可以通过以下步骤构建和运行主程序： ``` mkdir build cd build cmake .. make ./ExtendedKF ``` 关于如何在项目中设置环境，请参考课程中的相关指南。注意，您需要编写并实现src/FusionEKF.cpp、src/FusionEKF.h、kalman_filter.cpp、kalman_filter.h、tools.cpp和tools.h这些程序文件；而main.cpp已经由他人完成。