使用无迹卡尔曼滤波器实现 LiDAR 和雷达传感器融合

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传感器融合是将来自多个传感器的数据组合起来以获得更准确、更可靠的系统状态估计的过程。 在自动驾驶领域，传感器融合对于实现对车辆及其周围环境的稳健感知和定位至关重要。传感器融合中常见的挑战之一是如何融合来自几种类型的传感器的数据，例如具有独特特性和优势的 LiDAR 和雷达。在本文中，我分享了我使用无迹卡尔曼滤波器 (UKF) 实现 LiDAR 和雷达传感器融合算法的经验，这是我为 Udacity 传感器融合纳米学位完成的顶点项目的一部分。我将解释 UKF 的基本概念和步骤，并展示我用 C++ 编写的项目的最终输出：使用 UKF 进行多车辆跟踪。 希望本文能够对自动驾驶领域的初学者和爱好者有所帮助。 卡尔曼滤波器： 卡尔曼滤波器 是一种功能强大的工具，它结合了一段时间内观察到的一系列测量值，包括统计噪声和其他不准确性，并得出 ………………………………