Matlab扩展卡尔曼滤波在车辆GPS/DR组合定位系统中的应用-GPSDREKF.rar

本项目利用Matlab软件，实现了扩展卡尔曼滤波算法，并提供了可直接运行的代码示例。该项目可为学习和应用扩展卡尔曼滤波提供参考。

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。

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。

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。

假设我们需要追踪在3D空间中以恒定速度移动的物体。我们的设备观察方位、范围和高度（圆柱坐标），但我们感兴趣的是直角坐标。由于变换是非线性的，因此需要使用扩展卡尔曼滤波器。因为X、Y和Range、Bearing之间的变换是非线性的，而Z和高度之间的变换是线性的（Z是高度），因此可以有效比较扩展卡尔曼滤波器的性能。通过将其在Z轴上的线性估计误差与X和Y轴上的非线性估计进行比较，可以评估其对估计结果的影响。

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。

GPS 的静态滤波，配上MATLAB的卡尔曼算法，真的是一套挺实用的组合。文件名是GPS_kaerman_jingtai.m，从名字你就能看出重点是“静态”和“卡尔曼”。如果你平时做 GNSS 或者惯导相关的，肯定绕不开这个。用的是经典的卡尔曼滤波，代码写得比较清楚，没有什么绕来绕去的逻辑。输入输出也挺直观，方便调试。适合用来做GPS 数据平滑或者定位稳定性的验证。里面的状态方程和观测方程已经搭好了，不用你重新推一遍公式，省心多了。你只要根据自己手头的数据改一下噪声协方差，基本就能跑起来。如果你还对卡尔曼滤波的实现细节感兴趣，可以顺手看看卡尔曼滤波的 MATLAB 实现，讲得也蛮清楚的。对了，