MATLAB基于卡尔曼滤波的运动轨迹预测

卡尔曼滤波的运动轨迹预测在无人机和自动驾驶里算是老朋友了。这套基于 MATLAB 的实现方案，思路清晰，代码也不绕，蛮适合用来理解和测试轨迹预测的全过程。是里面的QA_KF_lat.m，针对纬度的预测逻辑写得挺完整，基本就是一步步把滤波核心流程拆开讲。加上那 20 组飞行数据，训练+验证一条龙，跑起来方便。数据格式也不复杂，拿来直接做二次开发也挺顺。

卡尔曼滤波本身就适合带噪的数据，比如无人机飞行中的 GPS 定位误差啥的，这时候滤波就能帮你找出更靠谱的轨迹趋势。要是碰上非线性系统，还能试试里面提到的扩展卡尔曼滤波（EKF），线性化方式虽然精度比 UKF 稍弱，但速度快，够用了。

MATLAB在这类算法开发上真的还不错，不用折腾太多环境配置，画图和调参都方便。你只要熟一点plot和基本矩阵操作，搞定预测+可视化不是问题。哦对，longitude.txt和latitude.txt文件是分开的，读取时注意一下顺序，别弄反了。

如果你最近正好在搞路径规划或者无人系统仿真，这套资源真的挺值得下下来跑一跑。要是你对滤波理论还不太熟，配合这个扩展卡尔曼滤波仿真的文章一起看，理解起来会更顺。