初始化卡尔曼滤波的状态、协方差、观测噪声等参数。 迭代更新: 根据预测和观测信息迭代更新状态。 示例代码 接下来我们通过代码示例来展示车辆位置和速度预测的实现。我们假设车辆的运动为恒速直线运动。 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 定义时间步长dt=1.0# 状态转移矩阵F=np.array([[1,dt],[0,1]]...
SORT核心是卡尔曼滤波和匈牙利算法。 流程图如下所示,可以看到整体可以拆分为两个部分,分别是匈牙利匹配过程和卡尔曼预测加更新过程。 关键步骤: 1–> 卡尔曼滤波预测predict出预测框 2–> 使用匈牙利算法将卡尔曼滤波的预测框和yolo的检测框进行IOU匹配来计算相似度 3–> 卡尔曼滤波使用yolo的检测框更新update卡尔曼...
python用卡尔曼滤波实现潜艇位置预测 卡尔曼滤波 预测位置 首先卡尔曼滤波是用来帮助测量的,是为了让测量结果尽可能的逼近真实值。 看到一个很好的例子来说明卡尔曼滤波是什么,在航海中,为了得到船的当前位置,航海长通常用前一时刻的船位置为基准,根据航向、航速和海流推算出下一个船位,我们称之为估计船位;但是他不...
整个滤波过程就就是一个迭代的过程,由上一帧的滤波结果X(4*1矩阵包含[posX, posY, Vx, Vy])和输入状态input (2*1矩阵 包含[posX, posY]),先预测状态X和状态协方差,再由输入对状态和协方差进行更新,得到更新后的状态,经过多帧更新以后就能得到较为准确的 Vx和Vy,因此只需要有位置信息就能得到 X,Y方向...