数据融合matlab代码-CarND-Extended-Kalman-Filter:CarND扩展卡尔曼滤波器

数据融合matlab代码Udacity CarND Term 2-扩展卡尔曼滤波器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 项目目标 扩展卡尔曼滤波器（EKF）项目的重点是在C ++中实现EKF，以在雷达和激光雷达测量数据集之间建立传感器融合，以便在Udacity模拟器环境中在2D平面上跟踪车辆的路径。 特定项目的关键点在此处分离： 解决方案遵循标准解决方案路径： 准确性 使用以下文件时，px，py，vx，vy输出坐标必须具有RMSE <= [.11，.11、0.52、0.52]：“ obj_pose-laser-radar-synthetic-input.txt”，这是相同的数据文件模拟器用于数据集1。 RMSE 价值 X 0.0945 ÿ 0.0846 VX 0.3032 VY 0.3963 扩展卡尔曼滤波器项目入门代码 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 在本项目中，您将利用卡尔曼滤波器通过激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的运动对象的状态。 通过项目要求获得的RMSE值低于项目规则中概述的公差。 该项目涉及Term 2 Simulator，可以下载 该存储库包含两个文件，可用于为Linux