AER1513__状态估计机器人位置_扩展卡尔曼滤波器_使用教授的'Lost in the Woods'观测数据

[视频作者] Tommy小范

[视频时长] 10:40

[视频类型] 校园学习

这是我目前研究生的一门课程的第二个作业，用MATLAB 完成。 过程使用了著名的扩展卡尔曼滤波器来估计一个机器人的2D方位，同时机器人会在一些地标障碍物间移动。 课程是 AER 1513_航空航天载具的状态估计。 "AER 1513H_State Estimation for Aerospace Vehicles", Offered by Professor Tim Barfoot at UTIAS at the University of Toronto.