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Localizzazione e Tracking tramite il Filtro di Kalman Esteso EKF
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valekuro/LSI
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Author: Valentina D'Orazio E_mail: [email protected] ############################################################### ################ Introduzione ############### ############################################################### Il progetto sviluppato si basa su uno studio di fattibilità dell’applicazione del Filtro di Kalman al problema del positioning indoor. Lo scenario applicativo consiste in un’infrastruttura wireless composta da ancore posizionate in maniera fissa e nota, le quali fungono da emettitori di segnale, e da un’antenna ricevente che ha lo scopo di effettuare le misure di potenza (RSSI) dei segnali emessi dalle ancore. Essendo noto il legame tra potenza e distanza tra le antenne è possibile risalire alla posizione spaziale in tempo reale dell’oggetto in movimento, come ad esempio un drone, sul quale è montato il nodo ricevente. ############################################################### ################ localTrackingPYTHON ############### ############################################################### WINDOWS: 1) Dopo aver importato il progetto (è consigliabile usare PyCharm come IDE) assicurarsi di utilizzare il file remoteApi.dll corretto (32/64 bit). Nel progetto è presente quello a 64 bit. Il file a 32 bit è reperibile nella cartella: V-REP3\V-REP_PRO_EDU\programming\remoteApiBindings\lib\lib\Windows\32Bit 2) Eseguire prima il file vrep_LSI.ttt e successivamente eseguire il progetto in Python. ############################################################### ################ localTrackingMATLAB ############### ############################################################### Eseguire lo script main.m ############################################################### Per ulteriori informazioni consultare il pdf all'interno della cartella doc.
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