这是我的Matlab实现Ted Broida“评估对象的运动
从嘈杂的图像参数。”This is a very early work using Kalman Filtering to perform object tracking. The paper makes many assumptions such as the structure is known and we are given a 1D view of a 2D object, but it paved the way for future methods.
从一个新的角度自适应滤波,我相信这将创建一个完美的例子问题应用IEKF因为它很简单,你可以专注于算法是如何工作的。加上输入过滤器有一个物理意义。

最好的开始方式将通过阅读pdf格式文件。这是写我做这个项目,希望应该清晰地解释它是如何工作的。

那么接下来将是简单地“CompleteSimulation运行。m”我试图使得代码非常可读所以希望你可以阅读脚本。

最大的原因提交这个文件交换”f_IEKF。m”这个函数实际上实现了过滤和写花了好几天的头痛。逐行不评论,但我选择的变量与理论部分在大多数书一致。我希望这将是明确的和帮助别人。

视频:
https://www.youtube.com/watch?v=5LAq0dq6baI