Matlab中的数据融合代码 - 扩展卡尔曼滤波器: Extended_Kalman_Filter

简介：
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 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 专栏主题： 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。