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[其它] Unscented_Kalman_Filter:此存储库涵盖了使用LiDAR和RADAR传感器实现Unscented Kalman过滤器,并且是Sensor Fusion上Udacity纳米级计划的一部分-源码
说明:无味卡尔曼滤波器 概述 该项目使用来自LiDAR和RADAR的传感器信息,并预测自我车辆周围车辆的位置和速度,从而复制高速公路行驶情况。 该项目使用Unscented Kalman滤波器进行预测和传感器融合。 管道 该实现假设CTRV运动模型。 根据传感器类型,将创建一条包含传感器信息的消息。 该信息存储在状态向量中。 如果信息来自LiDAR,则位置测量值a将存储在状态向量中。 如果信息来自雷达,则将测量值从极坐标转换为直角坐标,并存储在状态向量中。 预测步骤:在预测步骤中,将状态和协方差扩<weixin_42166918> 上传 | 大小:91mb