MATLAB实战：毫米波雷达与摄像头融合，如何用卡尔曼滤波稳定追踪前车？关键词：MATLAB、ADAS、毫米波雷达、摄像头融合、卡尔曼滤波、EKF、目标跟踪、传感器融合在智能驾驶开发中，摄像头能够识别车辆外观、车道线和交通标志，但在强光、夜间和恶劣天气下，视觉检测可能受到影响。毫米波雷达能够测量目标距离和径向速度，却不擅长单独识别目标外观与类别。因此，雷达与摄像头融合是ADAS感知系统的重要技术方向。工程难点不是简单地把两种传感器的数据放到一起，而是要解决坐标系转换、时间同步、目标关联、测量噪声以及跟踪状态更新等问题。本文使用MATLAB搭建一个二维目标跟踪仿真，从运动模型、卡尔曼滤波到雷达测量更新，理解融合算法的核心流程。一、为什么雷达测得距离和速度，摄像头却给出像素坐标？摄像头通常在图像坐标系中输出目标框中心，例如： 来自尧图内容编辑团队
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