目标跟踪算法程序集（KF，EKF，UKF）
本仓库提供了一系列目标跟踪算法的实现代码，包括卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）。这些算法广泛应用于机器人导航、自动驾驶、无人机控制等领域，用于估计和跟踪动态系统的状态。
资源内容
- 代码实现：提供了KF、EKF和UKF的完整实现代码，方便用户直接使用或进行二次开发。
- PDF说明文档：附有详细的算法说明文档，解释了每种滤波器的基本原理、数学推导以及在实际应用中的注意事项。
- 示例程序：提供了多个示例程序，展示了如何在不同场景下应用这些滤波器进行目标跟踪。
使用说明
- 下载资源：克隆或下载本仓库到本地。
- 阅读文档：首先阅读附带的PDF说明文档，了解每种滤波器的基本原理和使用方法。
- 运行示例：根据示例程序的说明，运行相应的代码，观察滤波器的效果。
- 自定义应用：根据实际需求，修改或扩展代码，应用于自己的项目中。
适用人群
- 对目标跟踪算法感兴趣的研究人员和工程师。
- 需要实现或优化目标跟踪功能的开发者。
- 学习卡尔曼滤波及其扩展算法的学生和爱好者。
贡献
欢迎大家提出问题、建议或贡献代码。如果你有更好的实现方法或新的算法，欢迎提交PR。
许可证
本仓库的代码和文档遵循MIT许可证。请在使用时遵守相关条款。
希望本资源能够帮助你在目标跟踪领域取得进展！如果有任何问题，欢迎在仓库中提出。