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SelfDrivingCar2-UKF:使用激光雷达和雷达处理的后缀进行运动点跟踪的Sigma-Point滤波
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2021-05-12
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自驾车2-UKF 使用激光雷达和雷达处理的后缀进行运动点跟踪的Sigma-Point滤波 UKF滤波器,用于使用LIDAR和RADAR处理的测量值进行位置跟踪 关于UKF的重要说明... 似乎很多人认为UKF是解决非线性测量可能性的最合理的解决方案。 我本人是计算机视觉专家,对此我表示强烈反对。 UKF对sigma-points的选择非常敏感,因此很容易迷失方向。 因此,这是一种很难概括的方法,也就是说,假设您很幸运地正确调整了滤波器。 大多数控制工程师无视EKF公式等效于高斯-牛顿法设置(即非线性最小二乘)的事实。 这意味着通常可以在几次迭代中将状态估计值迭代地细化为任意精度。 因此,请不要使用UKF,而应使用Levenberg-Marquardt算法在迭代EKF上尝试使用此存储库,以改善Gauss-Newton迭代: : 。 迭代EKF几乎可以对初始状态的任何合理的随机初始化
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SelfDrivingCar2-UKF:使用激光雷达和雷达处理的后缀进行运动点跟踪的Sigma-Point滤波 (336个子文件)
Array 304B
Cholesky 775B
CholmodSupport 2KB
Core 13KB
ukf.cpp 23KB
main.cpp 7KB
Dense 122B
Eigen 37B
Eigen2Support 3KB
Eigenvalues 1KB
Geometry 2KB
Eigen_Colamd.h 60KB
Transform.h 56KB
GeneralBlockPanelKernel.h 45KB
SparseMatrix.h 44KB
JacobiSVD.h 40KB
Functors.h 38KB
Memory.h 37KB
PlainObjectBase.h 35KB
BlockMethods.h 34KB
blas.h 33KB
SuperLUSupport.h 32KB
TriangularMatrix.h 30KB
SelfAdjointEigenSolver.h 30KB
CwiseNullaryOp.h 29KB
Quaternion.h 29KB
SparseLU.h 28KB
FullPivLU.h 28KB
Transform.h 28KB
GeneralProduct.h 27KB
DenseCoeffsBase.h 27KB
VectorwiseOp.h 26KB
SparseBlock.h 26KB
SparseQR.h 26KB
Macros.h 25KB
PermutationMatrix.h 25KB
PacketMath.h 24KB
MatrixBase.h 24KB
Assign.h 23KB
PaStiXSupport.h 23KB
SimplicialCholesky.h 23KB
FullPivHouseholderQR.h 23KB
GeneralMatrixVector.h 23KB
MathFunctions.h 22KB
DenseBase.h 22KB
RealQZ.h 22KB
Tridiagonalization.h 22KB
ColPivHouseholderQR.h 22KB
EigenSolver.h 21KB
LDLT.h 21KB
PardisoSupport.h 21KB
CholmodSupport.h 20KB
RealSchur.h 19KB
CoeffBasedProduct.h 19KB
HouseholderSequence.h 19KB
SparseMatrixBase.h 19KB
PacketMath.h 18KB
SVD.h 18KB
SparseSelfAdjointView.h 18KB
TriangularMatrixMatrix.h 18KB
PartialPivLU.h 18KB
Complex.h 18KB
Constants.h 17KB
Matrix.h 17KB
XprHelper.h 17KB
DenseStorage.h 17KB
Quaternion.h 17KB
ComplexSchur.h 16KB
UmfPackSupport.h 16KB
GeneralMatrixMatrix.h 16KB
Block.h 16KB
LLT.h 16KB
Amd.h 16KB
SelfadjointMatrixMatrix.h 15KB
MathFunctions.h 15KB
PacketMath.h 15KB
Transpositions.h 15KB
IncompleteLUT.h 15KB
GeneralizedEigenSolver.h 15KB
TriangularMatrixVector.h 15KB
Transpose.h 15KB
Inverse.h 14KB
Jacobi.h 14KB
HessenbergDecomposition.h 14KB
Redux.h 14KB
TriangularSolverMatrix.h 14KB
AlignedBox.h 14KB
GeneralMatrixMatrixTriangular.h 14KB
ForwardDeclarations.h 13KB
SparseVector.h 13KB
Inverse_SSE.h 13KB
HouseholderQR.h 13KB
BandMatrix.h 13KB
TriangularMatrixMatrix_MKL.h 13KB
GenericPacketMath.h 12KB
ComplexEigenSolver.h 12KB
SuiteSparseQRSupport.h 12KB
SparseCwiseBinaryOp.h 12KB
Array.h 12KB
Ref.h 12KB
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