扩展卡尔曼滤波——非线性EKF-C++_扩展卡尔曼滤波器的C++资源-CSDN文库

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卡尔曼滤波

5星 · 超过95%的资源 23 浏览量 2021-01-20 11:37:11 上传评论 4 收藏 154KB PDF 举报

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扩展卡尔曼滤波扩展卡尔曼滤波——非线性非线性EKF-C++

本篇为组合导航扩展卡尔曼滤波 C++ 代码实现。

注：本例所用传感器有激光雷达传感器，雷达传感器

/*扩展卡尔曼滤波器*/

#include

#define ROWS 1224

#define COLS 8

using namespace std;

using namespace Eigen;

int main(){

// ******************************导入数据**************************************

clock_t start, stop;

double duration; //记录被测函数运行时间,以s为单位

start = clock(); //开始计时

ifstream inFile("data1.csv", ios::in);

string lineStr;

vector<vector> strArray;

vector<vector> array(ROWS, vector(COLS));

int i, j;

i = 0;

char* end;

if (inFile.fail()) {

std::cout << "读取文件失败" << endl;

}

while (getline(inFile, lineStr)){

j = 0;

// 存成二维表结构

string str;

stringstream ss(lineStr);

vector lineArray;

// 按照逗号分隔

while (getline(ss, str, ',')){

//string -> float

array[i][j] = static_cast(strtod(str.c_str(), &end));

j++;

}

i++;

}

//输出数据保存到文本文件

ofstream fout("position1.txt");

// ******************************初始化**************************************

float delta_t = 0.1;

int u = 1;

//初始化状态

VectorXd x(4);

if (array[0][0] == 1){

x << array[0][1], array[0][2], 0, 0;

}

else{

x << array[0][1], array[0][2], array[0][3], 0;

}

//初始化状态协方差矩阵

MatrixXd P(4, 4);

P << 1, 0, 0, 0,

0, 1, 0, 0,

0, 0, 1000, 0,

0, 0, 0, 1000;

//状态转移矩阵

MatrixXd F(4, 4);

F << 1, 0, delta_t, 0,

0, 1, 0, delta_t,

0, 0, 1, 0,

0, 0, 0, 1;

//控制矩阵赋值

MatrixXd B(4, 1);

B << pow(delta_t, 2) / 2, pow(delta_t, 2) / 2,delta_t, delta_t;

//过程噪声矩阵

MatrixXd Q(4, 4);

Q << pow(delta_t, 2) / 4, 0, pow(delta_t, 3) / 2, 0,

0, pow(delta_t, 2) / 4, 0, pow(delta_t, 3) / 2,

pow(delta_t, 3) / 2, 0, pow(delta_t, 2), 0,

0, pow(delta_t, 3) / 2, 0, pow(delta_t, 2);

//Lidar传感器观测矩阵

MatrixXd H(2, 4);

H << 1, 0, 0, 0,

0, 1, 0, 0;

//Radar传感器量测噪声矩阵

MatrixXd R_R(3, 3);

R_R << 0.09, 0, 0,

0, 0.005, 0,

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内容反馈

忧伤的石一

2023-07-24

总的来说，这篇文章是一份非常实用和有价值的资料，值得更多人了解和参考。
呆呆美要暴富

2023-07-24

文章中提供了多种改进EKF-C的方法，让读者在实践中能够针对具体问题有所启发。
柔粟

2023-07-24

这篇文件对扩展卡尔曼滤波的描述非常详细，很容易理解。
玛卡库克

2023-07-24

作者对EKF-C的优点和局限性都进行了客观的分析，让我能够更好地评估它在实际问题中的适用性。
焦虑肇事者

2023-07-24

文中给出了丰富的例子和实际应用，让我对EKF-C有了更深刻的认识。

weixin_38638799

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