無人駕駛算法學習:卡爾曼濾波器Kalman Filter(一)

1. 引言 在完成傳感器數據的解析和傳感器信息的座標轉換後，我們就會獲得某一時刻，自車座標系下的各種傳感器數據，這些數據包括障礙物的位置、速度；車道線的曲線方程、車道線的類型和有效長度；自車的GPS座標等等。這些信號的組合，表示了無人車當前時刻的環境信息。 由於傳感器本身的特性，任何測量結果都是有誤差的。以障礙物檢測爲例，如果直接使用傳感器的測量結果，在車輛顛簸時，可能會造成障礙物測量結果的突變，

>>阅读原文<<