EKF和KF于無(wú)人駕駛傳感器融合的應(yīng)用

花了兩個(gè)星期終于完成了Udacity的Extended Kalman Filter Project援所。
此前都用Sublime Text和gcc庐舟,這次需要有一個(gè)IDE的環(huán)境,不得不上Xcode住拭。第一次用Xcode继阻,不知道怎么用耻涛,編譯的時(shí)候報(bào)了各種錯(cuò)誤,摸索著使用Header Search Paths瘟檩、Re-Exported Library Paths抹缕,最終Xcode和Term 2 Simulator打通的時(shí)候,都快老淚縱橫了墨辛。感謝簡(jiǎn)書和CSDN上老司機(jī)們卓研!

上成果
項(xiàng)目代碼:https://github.com/HarryStayReal/CarND-Extended-Kalman-Filter-Project

Project Running Result

Project Running Result

上圖中綠色三角形為估算的位置,紅點(diǎn)為實(shí)際位置睹簇,藍(lán)點(diǎn)為L(zhǎng)aser或Radar檢測(cè)到的位置奏赘。

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