可在任何含有不确定信息的动态系统中使用卡尔曼滤波,对系统下一步的走向做出有根据的预测,即使伴随着各种干扰,卡尔曼滤波总是能指出真实发生的情况。在连续变化的系统中,使用卡尔曼滤波是非常理想的,它具有占用内存小的优点,并且速度很快,很适合用于实时问题和嵌入式系统。 在目标跟踪应用中,使用卡尔曼滤波器...
卡尔曼滤波算法对动态目标跟踪具有良好的效果能有效抑制环境噪声的影结束语与展望由于卡尔曼滤波器求解时不需要存储大量的观测数据而且当获得新的观测数据时可以随时计算出一个新的参数滤波值便于实时处理观测结果因此卡尔曼滤波器在动态数据处理中的应用越来越广泛尤其是在gps动态数据处理雷达定位跟踪等方面 卡尔曼滤波算法...
和线性系统的情况一样,我们可以得到扩展Kalman滤波算法如下: 所谓的非线性方程,就是因变量和自变量的关系不是线性的,这类方程很多,例如平方关系,对数关系,指数关系,三角函数关系等等。这类方程可分为两类,一类是多项式方程,一种是非多项式方程。为了便于说明非线性卡尔曼滤波——扩展Kalman滤波的原理,我们选用一下系统....
卡尔曼滤波在目标跟踪中的研究与应用
⽬标跟踪算法中的卡尔曼滤波 在使⽤多⽬标跟踪算法时，接触到卡尔曼滤波，⼀直没时间总结下，现在来填坑。。1. 背景知识 在理解卡尔曼滤波前，有⼏个概念值得考虑下：时序序列模型，滤波，线性动态系统 1. 时间序列模型 时间序列模型都可以⽤如下⽰意图表⽰：这个模型包含两个序列，⼀个是黄⾊...
kalman被用来描述目标的运动模型,它不对目标的特征建模,而是对目标的运动模型进行建模,常用于估计目标在下一帧的位置。 一、Kalman 在上面的跟踪中,meanshift和camshift链接。我们使用的都是Meanshift或者是基于Meanshift的Camshift来进行的跟踪,这里我们还可以对其进行改良:引入卡尔曼滤波的概念。
卡尔曼滤波算法最初由R.E. Kalman和R.S. Bucy在20世纪60年代提出,被广泛应用于航空航天领域。随着计算机技术的不断发展和普及,卡尔曼滤波算法被应用到了更多领域,包括机器人导航、目标追踪、人脸识别等。 在目标跟踪中,卡尔曼滤波算法能够通过对目标状态的动态建模和传感器测量的融合,实现对目标位置、速度等信息的精...
目标跟踪问题可以看作是一个卡尔曼滤波问题,即通过观测数据预测目标的状态。在目标跟踪中,系统动力学方程可以根据目标的运动模型来建立。观测数据可以是目标在每一帧图像中的位置信息。通过将这些信息输入到卡尔曼滤波器中,可以得到对目标状态的估计。 4.卡尔曼滤波在目标跟踪中的改进与优化 尽管卡尔曼滤波在目标跟踪中...
本文将介绍一种基于转换坐标卡尔曼滤波的雷达目标跟踪算法。 1.转换坐标卡尔曼滤波 转换坐标卡尔曼滤波(CTKF)是一种Kalman滤波的变种,它采用一种新的坐标系,把系统状态转换为一组正交的分量,以实现分离不同分量之间的影响。在CTKF中,系统状态被表示为一个n维向量x,同时我们将x表示为分别在y和z方向上的两个n/2...
设计题目:基于卡尔曼滤波的目标跟踪研究 姓名 XXX 院系 信息与电气工程学院 专业 电气工程及其自动化 年级 XXXX级 学号 XXXXXXXXX 指导教师 周XX 2012年4月24日 独创声明 本人郑重声明:所呈交的毕业论文(设计),是本人在指导老师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果,成果不存在知识产权争议。尽我所知,除文中...