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MATLAB红眼消除代码 - CarND-Extended-Kalman-Filter-Project: CarND-扩展卡尔曼滤波器...

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简介：
这段代码是为CarND项目开发的一部分，用于实现图像中的红眼效果去除功能。它结合了MATLAB编程环境和扩展卡尔曼滤波算法优化视觉数据处理，提高自动驾驶系统中目标跟踪的准确性。 在这个项目中，我们将利用卡尔曼滤波器通过嘈杂的激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的移动物体的状态。我们的目标是获得低于容差标准的RMSE值。下面的视频显示了当C++脚本使用其卡尔曼滤波器跟踪对象时模拟器的样子：我们获得了来自固定传感器（包括激光雷达和雷达）的嘈杂测量结果，其中激光雷达测量值以红色圆圈表示，雷达测量值则为蓝色圆圈，并带有指示观察角度方向的箭头。估计标记由绿色三角形代表，这些是由卡尔曼滤波器产生的。模拟器向脚本提供测量数据（包括激光雷达或雷达），而脚本则反馈其卡尔曼滤波器生成的估计标记和RMSE值。 项目中所使用的可下载Term2Simulator包含两个文件以供在Linux或Mac系统上设置及安装使用，Windows用户可以考虑通过Docker、VMware或者uWebSocketIO进行安装。完成uWebSocketIO的安装后，可以通过从项目的顶级目录执行以下命令来构建和运行主程序：mkdi

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  • MATLAB红眼消除代码 - CarND-Extended-Kalman-Filter-Project: CarND-扩展卡尔曼滤波器...
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    这段代码是为CarND项目开发的一部分，用于实现图像中的红眼效果去除功能。它结合了MATLAB编程环境和扩展卡尔曼滤波算法优化视觉数据处理，提高自动驾驶系统中目标跟踪的准确性。 在这个项目中，我们将利用卡尔曼滤波器通过嘈杂的激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的移动物体的状态。我们的目标是获得低于容差标准的RMSE值。下面的视频显示了当C++脚本使用其卡尔曼滤波器跟踪对象时模拟器的样子：我们获得了来自固定传感器（包括激光雷达和雷达）的嘈杂测量结果，其中激光雷达测量值以红色圆圈表示，雷达测量值则为蓝色圆圈，并带有指示观察角度方向的箭头。估计标记由绿色三角形代表，这些是由卡尔曼滤波器产生的。模拟器向脚本提供测量数据（包括激光雷达或雷达），而脚本则反馈其卡尔曼滤波器生成的估计标记和RMSE值。 项目中所使用的可下载Term2Simulator包含两个文件以供在Linux或Mac系统上设置及安装使用，Windows用户可以考虑通过Docker、VMware或者uWebSocketIO进行安装。完成uWebSocketIO的安装后，可以通过从项目的顶级目录执行以下命令来构建和运行主程序：mkdi
     
  • 卡尔曼平滑滤波MATLAB代码-CarND-Unscented-Kalman-Filter-Project
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的扩展卡尔曼滤波器（UKF）代码，用于处理非线性系统的状态估计问题。该代码是针对CarND课程设计的作业项目，旨在展示如何利用UKF对车辆传感器数据进行高效融合与预测。 卡尔曼·克劳迪代码MATLAB项目在该项目中使用无迹卡尔曼滤波器来通过嘈杂的激光雷达和雷达测量估计移动物体的状态。 先决条件： 本项目需要下载并安装Term2Simulator，具体要求如下： - cmake版本>=3.5 - make版本>=4.1（适用于Linux和Mac），make版本>=3.81（Windows） - gcc/g++版本>=5.4 构建和运行主程序的步骤包括： 创建一个名为“build”的文件夹，并在项目顶级目录执行以下命令来构建和运行主程序： ``` mkdir build cd build cmake .. make ./UnscentedKF term2_simulator ```
     
  • 卡尔曼滤波器(Kalman Filter)
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    简介：卡尔曼滤波器是一种高效的递归算法，用于从一系列含噪声的观测中对系统状态进行最优估计。它广泛应用于导航、控制和信号处理等领域。 学习卡尔曼滤波的相关资料非常宝贵，《卡尔曼滤波及其实时应用》《Kalman_Filtering Theory and Practice Using MATLAB (3ed)》《卡尔曼滤波与组合导航原理》《Kalman Filtering Theory and Practice Using MATLAB （2nd）》以及《kalman_intro_chinese》，这些都是很好的学习资源。
     
  • EKF卡尔曼滤波.rar_PKA_扩展卡尔曼滤波器_卡尔曼滤波_扩展卡曼滤波
    优质
    本资源包含EKF（扩展卡尔曼滤波）相关资料，适用于深入学习PKA（概率知识适应）算法及卡尔曼滤波技术。内含基础理论与应用实例，适合研究和工程实践参考。 扩展卡尔曼滤波（EKF）程序已开发完成，并且仿真结果已经保存在文件夹内，这是一个非常好的程序。接下来将详细介绍卡尔曼滤波器的工作原理，从线性卡尔曼滤波器开始入手，对比分析扩展卡尔曼滤波与线性化卡尔曼滤波之间的差异。我们将从系统模型到具体的算法流程进行讲解，并详细解释这些不同之处。
     
  • Tracking-With-Extended-Kalman-Filter: 使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)进行目标(如行人和车辆)追踪...
    优质
    本项目运用了扩展卡尔曼滤波器（EKF）技术，专注于实现对动态移动对象例如行人及车辆的高效精准跟踪。该方法通过预测与更新两个步骤优化状态估计，在非线性系统中表现出色。 使用基于传感器融合的扩展卡尔曼滤波器进行目标跟踪可以有效利用来自LIDAR（激光雷达）和RADAR（无线电检测与测距）测量的数据来追踪物体，如行人、车辆或其他移动对象。在演示中，蓝色汽车作为被跟踪的目标物例，但实际上被跟踪的对象可以是任何类型。 我们连续获得了定义坐标中的LIDAR（红色圆圈）和RADAR（蓝色圆圈）的测量值，但这些数据可能包含噪音与误差。此外，我们需要找到一种方法来融合这两种传感器的数据以估算出准确的位置信息。为此，我们使用扩展卡尔曼滤波器计算被跟踪对象——此处为蓝色汽车——的估计位置（绿色三角形）。然后将此估算轨迹与真实地面情况下的车辆行进路径进行比较，并实时显示误差值，格式采用均方根误差(RMSE)。 在自动驾驶场景中，系统会利用激光雷达和无线电检测与测距传感器对目标物测量数据的应用来跟踪物体。通过融合这两种类型的传感器信息，扩展卡尔曼滤波器能够提供更加精确的定位结果。
     
  • 基于MATLAB的扩展卡尔曼滤波器代码
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    这段简介是关于一个使用MATLAB编程语言实现的扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter, EKF)算法的代码。该代码适用于非线性系统的状态估计，为研究和工程应用提供了一个有效的工具。 关于扩展卡尔曼滤波器的MATLAB仿真，希望能对大家有所帮助。
     
  • MATLAB开发——扩展卡尔曼滤波器
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    本项目介绍如何使用MATLAB实现扩展卡尔曼滤波器（EKF），这是一种非线性状态估计技术。通过实例代码演示其在目标跟踪和机器人导航中的应用，适合初学者学习掌握。 利用MATLAB开发扩展卡尔曼滤波器，并通过GPS定位实例来实现该方法的一种简便途径。
     
  • 卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波.7z
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    本资源包含关于卡尔曼滤波及扩展卡尔曼滤波的详细介绍和相关算法实现，适用于学习状态估计和信号处理的学生和技术人员。 卡尔曼滤波（Kalman Filter）与扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）是信号处理及控制理论中的常用算法，在估计理论与动态系统中应用广泛。这两种方法基于概率统计的数学模型，用于从有噪声的数据中估算系统的状态。 卡尔曼滤波是一种线性高斯滤波器，假设系统的转移和测量更新过程遵循高斯分布，并以最小化均方误差为目标进行优化。它通过预测和更新两个步骤不断改进对系统状态的估计。在MATLAB环境中，可能有一些实现卡尔曼滤波的例子代码（例如`example2_KF.m` 和 `example3_KF.m`），这些例子会展示如何设置初始条件、定义系统矩阵、观测矩阵以及过程噪声协方差和观测噪声协方差等参数。 扩展卡尔曼滤波则是针对非线性系统的卡尔曼滤波的一种变体。当面对包含非线性函数的模型时，EKF通过局部线性化这些函数来应用标准的卡尔曼滤波技术。它在自动驾驶车辆定位、飞机导航和传感器融合等领域有着广泛的应用价值。`example1_EKF.m` 可能是使用EKF处理非线性问题的一个MATLAB示例代码，涉及雅可比矩阵计算以实现对非线性的近似。 理解以下关键概念对于学习这两种滤波器至关重要： - **状态空间模型**：定义系统如何随时间演化以及观测数据与真实系统的对应关系。 - **系统矩阵（A）和观测矩阵（H）**：分别描述了系统内部的状态变化规律及从实际状态到可测量输出的映射规则。 - **过程噪声和观测噪声协方差**：用来量化模型中的不确定性和误差，通常用Q和R表示。 - **预测步骤与更新步骤**：前者基于先前估计值进行未来时间点的状态预测；后者则利用当前时刻的新数据来修正之前的预测结果。 - **卡尔曼增益（K）**：用于决定新测量信息在状态估计中的重要程度。 - **雅可比矩阵**：在EKF中，它帮助将非线性函数转换为近似的线性形式。 通过研究上述代码示例及其相关理论背景，可以加深对这两种滤波技术的理解，并学会如何将其应用于实际问题。务必仔细分析每个步骤的作用和相互之间的联系，从而更好地掌握这些复杂的算法工具。
     
  • 卡尔曼滤波器代码包(Kalman).zip
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    本资源提供了一套完整的卡尔曼滤波算法实现代码，包括线性与扩展卡尔曼滤波器。适用于状态估计和预测问题，广泛应用于机器人导航、信号处理等领域。 离散时间卡尔曼滤波的MATLAB实现包括CV运动模型及白高斯噪声处理，并可直接运行以生成跟踪轨迹、各轴的跟踪轨迹以及均方根误差（RMSE）。卡尔曼滤波的Simulink仿真见另一个文件。
     
  • 卡尔曼滤波器与扩展卡尔曼滤波器的应用
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    本文探讨了卡尔曼滤波器及其扩展版本在多种应用场景中的应用，包括导航、控制和信号处理等领域，分析其原理及优势。 卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器以及移动时域估计在搅拌罐混合过程中的应用进行了研究。该存储库采用与高级过程控制及搅拌罐混合过程实施和比较中所使用的系统相同的配置，以便进行相关测试和分析。