。 相关C语言代码: #defineLINE 1024staticfloatprevData=0;staticfloatp=10, q=0.0001, r=0.05, kGain=0;floatkalmanFilter(floatinData) { p= p+q; kGain= p/(p+r); inData= prevData+(kGain*(inData-prevData)); p= (1-kGain)*p; prevData=inData;returninData; }char*ReadData(FILE *f...
随后,我从理性分析的角度,以无人驾驶中激光雷达测量障碍物位置的数据为例,结合卡尔曼滤波所用到的公式,使用C 和矩阵运算库Eigen一步步实现了卡尔曼滤波器预测和测量值更新这两大过程的代码。 在本次分享中,我将以优达学城(Udacity)无人驾驶工程师学位中提供的传感器融合项目为例,介绍如何利用扩展卡尔曼滤波解决跟踪...
初始四元数为, 下面是C代码: #define ROU_K 0.001 #define SIGAMA_1 0.5 #define SIGAMA_2 6 #define SIGAMA_3 0.01 1. 2. 3. 4. float q_k_k[4]={1,0,0,0}; float p_k_k[7][7]={5,0,0,0,0,0,0, 0,5,0,0,0,0,0, 0,0,5,0,0,0,0, 0,0,0,5,0,0,0, 0,0,0,...
其中,x_k表示在第k时刻状态的值;u_k为控制输入;A是状态转移矩阵;B是控制矩阵;W_k是过程噪声矩阵;y_k表示测量输出/观测值;C是常值矩阵;v_k表示观测噪声矩阵; 在kalman滤波中,将过程噪声和观测噪声视为高斯白噪声,用Q和R分别表示它们的方差。过程噪声和观测噪声服从正态分布。 Wk∈N(0;Qk)Vk∈N(0;Rk...
二、代码中一些随机数设置函数,在opencv中文网站上没有查到: cvRandInit() 初始化CvRandState数据结构,可以选定随机分布的种类,并给定它种子,有两种情形 cvRandInit(CvRandState数据结构,随机上界,随机下界,均匀分布参数,64bits种子的数字) cvRandInit(CvRandState数据结构,平均数,标准偏差,常态分布参数,64bits种子的数字...
%P_next = (eye(2)-K*C)*P_now*(eye(2)-K*C)'; X_kalman_filter_array(:,i) = X_kalman_filter; yyaxis left; plot(i, X_kalman_filter(1), 'r*-'); % yyaxis right; plot(i, X_kalman_filter(2), 'b*-'); end 直接上代码了。P_next更新方式有两种,通常是不带I-KC转置矩阵的,...
下一期我会将经典卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波结合起来实现激光雷达数据和毫米波雷达数据的融合。 文中的公式推导及代码部分参考了优达学城(Udacity)无人驾驶工程师学位中介绍的内容,推荐想要了解更多细节的同学报名学习 ^_^ 我这里有一个价值 ¥320 的邀请码:50C3D1EA。 好了(^o^)/~,这篇分享就到这啦。
整个过程中,矩阵A和矩阵C保持不变,具体如下所示。C是状态观测矩阵,比如,如果我们现在的观测值是速度,而需要的是位置,那么C就是由速度变化到位置的变换矩阵。而在这里,C是由检测框变换到检测框的变换矩阵,因此C里都是1 详细步骤: 1.获得第一帧输出的检测框参数初始化 ...
代码:使用卡尔曼滤波器 以激光雷达数据为例,使用以上滤波器,代码如下: 其中GetLidarData函数除了获取点的位置信息m_x和m_y外,还获取了当前时刻的时间戳,用于计算前后两帧的时间差delta_t。 以上就是卡尔曼滤波器对于匀速运动物体跟踪的例子。在这个基础上,业...
先看题设,卡尔曼滤波的多传感器信息融合指的是有以下系统:x(k+1)=Ax(k)+Bu(k)+wy1(k)=C1...