卡尔曼滤波实现航迹融合的matlab代码

好的，下面是一个简单的航迹融合的 Matlab 代码示例，使用了卡尔曼滤波算法：

% 定义系统模型
% 状态变量包括目标位置和速度
% 观测变量包括雷达和相机的测量值
% 状态转移矩阵和观测矩阵分别为单位矩阵和对角矩阵
% 过程噪声协方差和观测噪声协方差分别为0.1和1
A = eye(4);
H_radar = [1 0 0 0; 0 0 1 0];
H_camera = [0 1 0 0; 0 0 1 0];
Q = 0.1 * eye(4);
R_radar = 1;
R_camera = 1;

% 初始化卡尔曼滤波器
x_hat = [0; 0; 0; 0];
P = eye(4);
K_radar = P * H_radar' / (H_radar * P * H_radar' + R_radar);
K_camera = P * H_camera' / (H_camera * P * H_camera' + R_camera);

% 航迹融合
for i = 1 : N
    % 读取雷达和相机的测量值
    z_radar = radar(i);
    z_camera = camera(i);
    
    % 雷达数据更新
    x_hat = A * x_hat;
    P = A * P * A' + Q;
    K_radar = P * H_radar' / (H_radar * P * H_radar' + R_radar);
    x_hat = x_hat + K_radar * (z_radar - H_radar * x_hat);
    P = (eye(4) - K_radar * H_radar) * P;
    
    % 相机数据更新
    x_hat = A * x_hat;
    P = A * P * A' + Q;
    K_camera = P * H_camera' / (H_camera * P * H_camera' + R_camera);
    x_hat = x_hat + K_camera * (z_camera - H_camera * x_hat);
    P = (eye(4) - K_camera * H_camera) * P;
    
    % 融合雷达和相机数据
    x_fused(i) = (x_hat(1) + x_hat(3)) / 2;
    v_fused(i) = (x_hat(2) + x_hat(4)) / 2;
end

以上代码仅供参考，具体实现需要根据具体情况进行调整。希望对你有帮助。