扩展卡尔曼滤波的Matlab实现与应用

比较了无迹卡尔曼滤波和扩展卡尔曼纳滤波在预测性能上的差异，提供一个程序可改的比较框架，方便根据需求自定义函数。

该程序利用扩展卡尔曼滤波算法，实现了对飞机姿态的有效控制。程序主体使用MATLAB语言编写，清晰易懂，方便用户学习和修改。

扩展卡尔曼滤波器（EKF）是一种高效的递归滤波器，被广泛应用于估算电池的状态-of-charge（SOC）。这里提供了其在matlab中的实现。

这个项目利用卡尔曼滤波器，结合激光雷达和雷达测量，估计感兴趣的运动物体状态。为了在Linux或Mac系统上设置和安装，可以下载包含所需文件的存储库。对于Windows用户，建议使用Docker或VMware进行安装。

卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。介绍了卡尔曼滤波的MATLAB实现方法，详细讨论了其在实际应用中的效果和优势。

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

这是经过测试的Matlab程序，是对改进的扩展卡尔曼滤波（EKF）的实现。欢迎有需要的朋友自行下载。

概述了卡尔曼滤波的理论和应用，包括卡尔曼滤波简介和相关资料。

该软件包包含一些示例和演示文稿（在2014年6月于香港举行的机器人与自动化国际会议上）讨论了在Simulink中实现算法的几种可能方法。具体而言，使用S-Function（在C和MATLAB中）、System objects(TM)、S-Function Builder、Legacy Code Tool和MATLAB(R)功能块实现了一种简单的基于扩展卡尔曼滤波器的姿态估计算法（同时使用内部和外部状态）。讨论了不同方法的优缺点，然后以多种方式比较了性能。首先，在Simulink中模拟不同的模型，然后，从每个模型生成的可执行文件在Intel笔记本电脑和Arduino Uno上执行，结果很有趣。