探索UKF轨迹跟踪技术,掌握非线性系统状态估计的高效方法。本页面汇集了1545个精选资源,涵盖从基础理论到高级应用的全方位知识。UKF(无迹卡尔曼滤波)以其在处理高维、强非线性问题时的卓越性能而著称,广泛应用于机器人导航、自动驾驶车辆定位及传感器融合等领域。无论是初学者还是经验丰富的工程师,都能在此找到宝贵的学习资料和技术灵感,助力您的项目实现精准可靠的轨迹跟踪功能。
这是一个用DELPHI编写的汽车动态的在地图上运动轨迹的例子....
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👤 xinyuzhiqiwuwu
适应灰度和光照变化的运动目标跟踪方法
方法很先进...
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👤 gaojiao1999
用java 实现一个拖动鼠标来画图的程序由鼠标的移动来决定轨迹。...
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👤 zhyiroy
自己写的一个klman滤波对匀速直线运动物体进行目标跟踪的程序!...
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👤 541657925
一种基于Kalman的视觉跟踪的研究。可以学习跟踪算法...
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👤 洛木卓