扩展卡尔曼滤波代码和数据
描述
本资源文件包含了基于扩展卡尔曼滤波的车辆追踪项目的代码和数据。该项目使用C++实现，采用了CTRV（Constant Turn Rate and Velocity magnitude）模型，并融合了激光雷达和雷达传感器的数据。通过该项目的实现，您可以深入了解扩展卡尔曼滤波在多传感器融合中的应用，以及如何在实际车辆追踪场景中进行状态估计。
内容
- 代码：包含完整的C++实现代码，展示了如何使用扩展卡尔曼滤波进行车辆追踪。
- 数据：提供了用于测试和验证的激光雷达和雷达传感器数据。
使用说明
- 环境配置：确保您的开发环境支持C++编程，并安装必要的依赖库。
- 代码运行：将代码导入到您的开发环境中，并根据需要进行配置和编译。
- 数据处理：使用提供的传感器数据进行测试，观察扩展卡尔曼滤波的效果。
项目背景
该项目是基于一个实际的车辆追踪应用场景，通过融合激光雷达和雷达传感器的数据，提高了车辆追踪的精度和鲁棒性。扩展卡尔曼滤波作为一种常用的非线性滤波方法，在多传感器融合中具有广泛的应用前景。
参考资料
关于扩展卡尔曼滤波的详细原理和实现细节，您可以参考相关的技术博客和文献。
贡献
如果您对该项目有任何改进建议或发现了任何问题，欢迎提交Issue或Pull Request。我们期待您的参与和贡献！