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      无人驾驶技术入门（十三）| 手把手教你写卡尔曼滤波器》以一个匀速运动小车的模型为例，让读者从感性上认识了卡尔曼滤波器的基本原理，它包含预测(Prediction)和测量值更新(Measurement update)两大过程。预测和测量值更新的交替执行，实现了卡尔曼滤波在状态估计中的闭环。
      随后，我从理性分析的角度，以无人驾驶中激光雷达测量障碍物位置的数据为例，结合卡尔曼滤波所用到的公式，使用C++和矩阵运算库Eigen一步步实现了卡尔曼滤波器预测和测量值更新这两大过程的代码。
      在本次分享中，我将以优达学城(Udacity)无人驾驶工程师学位中提供的传感器融合项目为例，介绍如何利用扩展卡尔曼滤波解决跟踪毫米波雷达目标的问题。由于本次内容为卡尔曼滤波器的进阶内容，推荐读者先阅读《无人驾驶技术入门（十三）| 手把手教你写卡尔曼滤波器》，了解预测和测量值更新这两个步骤所使用到的公式及其含义，再看此篇。

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