交互式多模型 IMM（CA/CV混合）及代码实现
简介
本仓库提供了一个基于交互式多模型（IMM）算法的资源文件，具体实现了将恒定速度（CV）模型和恒定加速度（CA）模型混合起来进行估计的仿真程序。通过本资源，用户可以自行设计仿真场景，完成对车辆位置的跟踪。
资源内容
- 交互式多模型 IMM（CA/CV混合）：详细介绍了交互式多模型算法的基本原理，以及如何将CV和CA模型混合使用。
- 代码实现：提供了完整的仿真代码，用户可以根据需要修改仿真场景，进行车辆位置跟踪的实验。
使用方法
- 克隆仓库：首先，将本仓库克隆到本地。
git clone https://github.com/your-repo-url.git - 运行仿真：进入仓库目录，运行提供的仿真程序。
cd your-repo-directory python main.py - 自定义仿真场景：根据需要修改仿真场景参数，重新运行仿真程序以观察不同场景下的车辆位置跟踪效果。
贡献
欢迎任何形式的贡献，包括但不限于代码优化、文档改进、新功能开发等。请通过提交Issue或Pull Request的方式参与贡献。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。
联系我们
如有任何问题或建议，请通过以下方式联系我们：
- 邮箱：your-email@example.com
- GitHub Issue：提交Issue
希望本资源能帮助您更好地理解和应用交互式多模型算法，实现车辆位置的精确跟踪。感谢您的关注和支持！