这个项目的代码挺实用的，主要是用来实现扩展卡尔曼滤波器的。在这个项目中，利用卡尔曼滤波器来估计通过激光雷达和雷达测量得到的运动物体状态，结果还不错，RMSE 值低于设定的公差要求，感觉效果挺靠谱的。项目涉及到了多关键的技术点，像是如何用FusionEKF.cpp和kalman_filter.cpp等文件来实现这一过程。它可以在 Linux 和 Mac 系统上直接运行，而对于 Windows 用户，你可以通过 Docker 或者 VMware 来部署。总体来说，如果你对EKF项目有兴趣，安装过程其实挺，只要按照文档的步骤操作就行。
如果你想深度了解扩展卡尔曼滤波器的工作原理，建议先看看课程中的资源和uWebSocketIO的安装指南。对了，构建和运行程序时，别忘了用mkdir build && cmake .. && make这些命令来初始化和编译项目。
这份代码真心比较适合做无人驾驶相关的研究，毕竟扩展卡尔曼滤波器在数据融合中的应用广泛。如果你正在做类似的项目，可以拿来参考，或者直接应用哦。