基于Matlab使用激光雷达从点云到跟踪列表跟踪车辆仿真（附源码）一、3-D 边界盒探测器模型二、目标状态和传感器测量模型三、设置跟踪器和可视化四、循环访问数据五、结果六、总结七、程序
在此示例中，您将使用经典的分割算法和基于距离的聚类分析算法。这些示例显示了如何使用安装在自我车辆顶部的激光雷达传感器的测量值来跟踪车辆。由于状态包含有关目标大小的信息，因此测量模型包括传感器感知到的中心点偏移和边界框收缩的影响，这是由于自遮挡[1]等效应造成的。它还显示更精细的跟踪详细信息，例如每个跟踪的估计位置的误差协方差及其运动模型概率（用 cv 和 ct 表示）。现在，分析场景中的不同事件，并了解激光雷达测量模型、联合概率数据关联和交互多模型过滤器的组合如何帮助实现对车辆轨迹的良好估计。
