雷达EKF python

我们建议使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）作为状态估计器，以实现雷达数据的处理和运动轨迹的估计。具体实现包括预测环节和修正环节。

在预测环节中，使用测距法测量和运动模型，在给定的时间步长内产生状态和协方差估计值。

在修正环节中，使用范围和方位角激光雷达提供的测量值，以纠正状态和协方差估计。

为了实现雷达EKF，我们加载了相关数据，并使用Python代码进行了模拟。具体的结果可以通过绘图来显示，并得到估计的轨迹。

你可以使用如下的代码进行结果的显示:

e_fig = plt.figure()
ax = e_fig.add_subplot(111)
ax.plot(x_est[:, 0], x_est[:, 1])
ax.set_xlabel('x [m]')
ax.set_ylabel('y [m]')
ax.set_title('Estimated trajectory')
plt.show()

e_fig = plt.figure()
ax = e_fig.add_subplot(111)
ax.plot(t[:], x_est[:, 2])
ax.set_xlabel('Time [s]')
ax.set_ylabel('theta [rad]')
ax.set_title('Estimated trajectory')
plt.show()

如果你想实时显示运动轨迹，你可以使用下面的代码:

ax = [] # 定义一个 x 轴的空列表用来接收动态的数据
ay = [] # 定义一个 y 轴的空列表用来接收动态的数据

plt.ion() # 开启一个画图的窗口

for i in range(501): # 遍历0-500的值
    ax.append(x_est[i, 0]) # 添加 x 到 x 轴的数据中
    ay.append(x_est[i, 1]) # 添加 y 到 y 轴的数据中
    
    plt.clf() # 清除之前画的图
    plt.plot(ax,ay) # 画出当前 ax 列表和 ay 列表中的值的图形
    plt.pause(0.1) # 暂停一秒

plt.ioff() # 关闭画图的窗口

希望这些代码能够帮助你实现雷达EKF的目标。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [[详细推导]基于EKF的小车运动模型的python编程实现](https://blog.csdn.net/qwe900/article/details/109480327)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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