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写在前面：对于BEVFormer算法框架的整体理解，大家可以找到大量的资料参考，但是对于算法代码的解读缺乏详实的资料。因此，本系列的目的是结合代码实现细节、在tensor维度的变换中帮助读者对算法能有更直观的认识。本系列我们将对BEVFormer公版代码（开源算法）进行逐行解析，以结合代码理解

订阅专栏后可以直接查看完整的源代码（和注释），无需付费下载或其他的操作。代码复制到MATLAB上面可以得到和我一样的运行结果。文章目录程序概述完整代码与逐行注释运行结果解释按模块分析代码程序概述基于EKF的多模型交互。以CV和CT两个模型进行交互，这里对代码进

文章目录程序概述完整代码与逐行注释运行结果代码块解析订阅专栏后可以直接查看完整的源代码（和注释），无需付费下载或其他的操作。代码复制到MATLAB上面可以得到和我一样的运行结果。程序概述基于MATLAB的EKF（扩展卡尔曼滤波）代码解析。状态转移和观测都是非线性

IMM-EKF基于EKF的多模型交互。以CV和CT两个模型进行交互，这里对代码进行逐行注释。注释较多，个人理解的时候如果有误，欢迎指正。每一行都有注释：模型概况二维平面上的运动模型，由CV和CT构成，基于EKF进行滤波，模型是CV（匀速运动）和CT（匀速圆周运动）。代码与逐行解析下载链接：ht

df.iterrows()是Pandas中的一个方法，用于在遍历DataFrame时，逐行返回每一行的索引和数据。它生成一个迭代器，每次迭代时返回一个(index,Series)对，index是行索引，Series是该行的数据。详细解释df.iterrows():这个方法遍历DataFrame的每一行。每次迭代时，返回的是(ind

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初始化并优化位姿后，接下来做的事是将这些位姿更新给上一帧，我们来看下updateLatestStates()源码：voidEstimator::updateLatestStates(){//锁定mPropagate，确保对最新状态的更新是线程安全的mPropagate.lock();//更新最新的时间戳，等于当前帧的时间戳加上时间延

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