【信息融合】基于扩展卡尔曼滤波的雷达 - 激光雷达传感器融合系统，通过两种传感器的测量数据估计目标的二维位置和速度，并对比融合轨迹与真实轨迹的精度附matlab代码

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🔥 内容介绍

在自动驾驶、智能监控、无人机导航等领域，精准获取目标的位置与速度信息是决策与控制的核心前提。单一传感器往往受自身物理原理限制，难以在复杂环境中持续稳定输出高精度数据：雷达（如毫米波雷达）虽具备强抗干扰能力（不受雨、雾、光照影响），但测距分辨率低、角度测量误差大，易出现目标 “漏检” 或 “误检”；激光雷达（LiDAR）则拥有超高测距精度与角度分辨率，能生成精细的目标点云，但受恶劣天气（大雨、浓雾）影响显著，且在远距离探测时信号衰减严重，易丢失目标。

这种 “单一传感器短板” 催生了传感器融合技术 —— 通过整合不同传感器的互补优势，实现 “1+1>2” 的目标状态估计效果。而扩展卡尔曼滤波（EKF） 作为处理非线性系统状态估计的经典算法，恰好适配雷达 - 激光雷达融合场景：两类传感器的测量模型（如雷达的距离 - 角度测量、激光雷达的直角坐标测量）与目标运动模型（如匀速直线运动、匀加速运动）均存在非线性关系，EKF 通过对非线性模型的局部线性化处理，能高效融合两类传感器数据，实时估计目标的二维位置（x,y）与速度（vx,vy），同时抑制测量噪声干扰，提升状态估计精度。

一、雷达与激光雷达：特性对比与融合基础

1.1 两类传感器的核心特性与测量模型

要实现高效融合，需先明确雷达与激光雷达的测量原理、数据格式及优缺点，为融合系统设计提供依据。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%% State Transition Matrix

% Jacobian of A

F = [[1, 0, dt, 0];

[0, 1, 0, dt];

[0, 0, 1, 0];

[0, 0, 0, 1]];

% Control input matrix

B = [(dt^2)/2 (dt^2)/2 dt dt]';

u = 0;

% Process noise

P = [[1, 0, 0, 0];

[0, 1, 0, 0];

[0, 0, 1000, 0];

[0, 0, 0, 1000]];

% Covariance

Q = [(dt^2)/4 0 (dt^3)/2 0;

0 (dt^2)/4 0 (dt^3)/2;

(dt^3/2) 0 (dt^2) 0;

0 (dt^3)/2 0 (dt^2)];

% Measurement model

H = [[1, 0, 0, 0];

[0, 1, 0, 0]];

I = eye(4);

% Uncertainty in radar and lidar

R_l = [[0.0025, 0];

[0, 0.0025]];

R_r = [[0.09, 0, 0];

[0, 0.005, 0];

[0, 0, 0.09]];

if (Data(1,1) == 1)

x = [Data(1,2); Data(1,3); 0; 0];

else

x = [Data(1,2); Data(1,3); Data(1,4); 0];

end

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

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🌟 通信方面

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