滤波器：KF、EKF、UKF | 动态模型：CV、CTRV | 传感器测量：雷达、激光雷达 - C++代码及资源下载

简介：
本资源提供KF（卡尔曼滤波）、EKF（扩展卡尔曼滤波）和UKF（ unscented卡尔曼滤波）算法实现，适用于CV（常速模型）与CTRV（恒定转向率加速度模型）动态系统，并支持雷达、激光雷达传感器数据融合。配套C++代码及文档供下载学习。 此存储库包含用于选定过程和测量模型的卡尔曼滤波器（KF）、扩展卡尔曼滤波器（EKF）以及无迹卡尔曼滤波器（UKF）的实现，这些过滤方法应用于传感器融合中。具体而言，它们被用来处理恒速（CV）和恒定转弯率及速度幅度下的过程模型（CTRV），同时结合雷达与激光雷达测量模型。 项目依赖于Eigen库来进行向量和矩阵运算，并且在设计滤波器、过程模型以及测量模型的抽象方面投入了大量精力。该代码高度利用C++模板技术，避免动态内存分配，这对于自动驾驶汽车等嵌入式系统来说至关重要。 详情及使用方法，请参考存储库中的README.md文件获取更多信息。