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...
卡尔曼、粒子滤波实际应该叫做估计器(Estimator),估计当前值叫滤波(Filtering),估计过去叫平滑(Smoothing),估计未来叫预测(Predicting)。 卡尔曼滤波利用目标的动态信息,设法去掉噪声的影响,得到一个关于目标位置的好的估计。这个估计可以是对当前目标位置的估计(滤波),也可以是对于将来位置的估计(预测),也可以是对过去...
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...
卡尔曼滤波器主要作用是位置预测和位置更新。A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具
在GPS中,卡尔曼滤波器主要作用是位置预测和位置更新。A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具
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。
--> 2.目标位置修正。 1.kf.update([x,y,s,r]): 使用观测到的目标框bbox更新状态变量x(状态更新向量x)。 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): ...
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。