答案就是:通过卡尔曼滤波来判断。 我们知道,如果位置和速度作为随机变量的话,位置和速度符合一个联合的二维的正态分布。 卡尔曼滤波方法就是通过轮子转动传感器数据和GPS传感器数据求出位置和速度的联合二维正态分布,用这个联合的二维正态分布的均值作为k时刻的状态。 这里第一帧的协方差矩阵P_k的具体应该怎样给值?
卡尔曼滤波算法是一种基础预测定位算法,本质上就是通过预测和更新两个状态过程的迭代,来逐步的准确定位。 预测:当前状态环境下,对下一个时间段t的位置估计计算的值。 更新:根据传感器获取到的比较准确的位置信息后,来更新当前的预测位置,也就是纠正预测的错误。 卡尔曼算法依赖于线性计算和高斯分布。 算法的五大公式...
使用的是通过yoloV3得到的“和预测框相匹配的”检测框来更新卡尔曼滤波器得到的预测框。 1.初始化、预测、更新 1.__init__(bbox): 初始化卡尔曼滤波器的状态更新向量x(状态变量x)、观测输入[u,v,s,r](通过[x1,y1,x2,y2]转化而来),u,v是目标框中心点的坐标,s是目标框的面积,r是目标框宽高比例 w...
可以的，只要从加速度到位移的关系已知，并且可以写成状态方程的形式。KF就是在线的，他只用到上一刻的...
百度试题 题目卡尔曼滤波器主要作用是位置预测和位置更新。 A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
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卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的,对物体位置的,包含噪声的观察序列中预测出物体的坐标位置及速度。在很多工程应用(雷达、计算机视觉)中都可以找到它的身影。同时,卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要话题。卡尔曼滤波实际上是一种()。
卡尔曼滤波器是一种基础预测定位算法。原理非常简单易懂。核心过程可以用一个图说明: 本质上就是这两个状态过程的迭代,来逐步的准确定位。 预测:当前状态环境下,对下一个时间段t的位置估计计算的值。 更新:更具传感器获取到比较准确的位置信息后来更新当前的预测问位置,也就是纠正预测的错误。