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kalmanfilter-cpp: 基于Eigen库的C++基础Kalman滤波器实现

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简介:
kalmanfilter-cpp 是一个基于 Eigen 库的 C++ 实现的基础 Kalman 滤波算法项目,适用于需要状态估计和预测的应用场景。 这是在C++上使用库实现的基本卡尔曼滤波器版本。它可以像演示的那样直接实施算法。代码的整体结构借鉴了某个示例,并进行了扩展以允许输入控制。有一个测试程序可以根据嘈杂的数据估计弹丸运动情况。 要运行它,请按照以下步骤操作: 1. 使用 CMake 进入 kalmanfilter-cpp 目录。 2. 创建一个名为 build 的子目录并进入该子目录。 3. 在命令行中使用 cmake .. 来配置项目,然后通过 make -j4 编译代码。 4. 最后运行 ./kalman-test。 注意:您可能需要在 CMakeLists.txt 文件里指定 Eigen 库的路径。

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  • kalmanfilter-cpp: EigenC++Kalman
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    kalmanfilter-cpp 是一个基于 Eigen 库的 C++ 实现的基础 Kalman 滤波算法项目,适用于需要状态估计和预测的应用场景。 这是在C++上使用库实现的基本卡尔曼滤波器版本。它可以像演示的那样直接实施算法。代码的整体结构借鉴了某个示例,并进行了扩展以允许输入控制。有一个测试程序可以根据嘈杂的数据估计弹丸运动情况。 要运行它,请按照以下步骤操作: 1. 使用 CMake 进入 kalmanfilter-cpp 目录。 2. 创建一个名为 build 的子目录并进入该子目录。 3. 在命令行中使用 cmake .. 来配置项目,然后通过 make -j4 编译代码。 4. 最后运行 ./kalman-test。 注意:您可能需要在 CMakeLists.txt 文件里指定 Eigen 库的路径。
  • 卡尔曼PythonKalmanFilter
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    《KalmanFilter》一书通过Python语言讲解了卡尔曼滤波器的基础知识和实现方法,适合初学者入门学习。 卡尔曼滤波使用Python的基本实现方法可以应用于各种需要状态估计的场景中。这种算法通过递归地预测和更新步骤来最小化估计误差,适用于处理线性系统的动态过程。在Python中实现卡尔曼滤波器通常涉及定义系统模型、初始化参数以及编写迭代计算代码等步骤。
  • Kalman仿真、及其MATLAB
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    本书《Kalman滤波的仿真、基础及其MATLAB实现》深入浅出地介绍了卡尔曼滤波的基本原理与应用方法,并通过大量实例展示了如何利用MATLAB进行仿真实现。 卡尔曼滤波的算法有两个程序,并配有相应的说明和论文。
  • C++中Kalman
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    本文章介绍了如何在C++中实现Kalman滤波算法。通过详细的代码示例和理论解释,为读者提供了理解和应用这一强大工具的方法。 本代码是卡尔曼滤波的C++实现方法,仅供参考。编译和执行步骤如下:首先使用命令`cd kalman-cpp`进入代码目录;然后创建一个名为build的新文件夹,并进入该文件夹;接着运行`cmake ..`进行配置;之后通过`make`指令完成编译工作;最后输入`./kalman-test`来执行程序。
  • C语言一维Kalman
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    本项目采用C语言编写了一维Kalman滤波器,适用于信号处理与预测领域。代码简洁高效,包含详细的注释和示例,便于学习与应用。 使用C语言实现Kalman算法的代码简单易懂,并且包含详细的注释,非常适合学习。
  • MATLABKalman人体跟踪
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    本研究利用MATLAB平台,设计并实现了Kalman滤波算法在人体跟踪中的应用,有效提升了目标定位精度和稳定性。 在MATLAB中实现人体跟踪,并通过文档讲解卡尔曼滤波算法应用于人体跟踪的方法。
  • Kalman Kalman Kalman
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    简介:Kalman滤波是一种用于估计系统状态的强大算法,尤其擅长处理具有噪声的数据。它广泛应用于导航、控制和信号处理等领域,通过最小化误差协方差来预测并更新系统的最佳状态估值。 Kalman滤波一阶模型包含详细的注释,并且已经通过了测试。
  • Python中卡尔曼(KalmanFilter)
    优质
    本篇文章详细介绍了如何在Python环境中实现卡尔曼滤波算法,并通过实例展示了KalmanFilter类的应用。 我用Python实现了一个卡尔曼滤波器,并且实际使用过。欢迎大家下载。
  • Kalman-filter-cpp: C++中多目标跟踪卡尔曼-源码
    优质
    Kalman-filter-cpp项目提供了一个用C++编写的框架,用于实施基于卡尔曼滤波算法的多目标跟踪系统。该项目包含源代码及相关文档,便于理解和应用卡尔曼滤波在实时追踪场景中的优化效果。 在C++中实现基于卡尔曼滤波的多目标跟踪并进行安装、编译及生成重构文件的过程如下:首先创建一个名为build的目录,并进入该目录;然后使用命令`cmake ..`来生成用于make编译规则的Makefile文件;接着执行`make`命令以编译源代码,最终会得到可执行程序multiple_target_tracking。最后通过运行启动多目标跟踪模拟程序的命令:`./multiple_target_tracking`即可开始进行相关的实验或测试工作。
  • KalmanMeanShift算法
    优质
    简介:本文提出了一种结合Kalman滤波与MeanShift算法的方法,利用Kalman预测目标位置,减少MeanShift计算量并提高跟踪精度。 基于Kalman滤波的Meanshift算法代码可供参考,但效果一般。