分别表示目标中心位置的x,y坐标,面积s和当前目标框的纵横比,最后三个则是横向,纵向,面积的变化速率,其中速度部分初始化为0,其他根据观测进行输入。 初始化卡尔曼滤波器参数,7个状态变量和4个观测输入,运动形式和转换矩阵的确定都是基于匀速运动模型,状态转移矩阵F根据运动学公式确定: 量测矩阵H是4*7的矩阵,将观...
金融界2024年2月5日消息，据国家知识产权局公告，东风汽车集团股份有限公司取得一项名为“一种基于卡尔曼滤波多运动模型切换的目标轨迹预测方法“，授权公告号CN113763434B，申请日期为2021年9月。专利摘要显示，本发明公开了一种基于卡尔曼滤波多运动模型切换的目标轨迹预测方法，包括以下步骤：建立卡尔曼滤波多运动模型...
卡尔曼滤波可以通过运动方程及概率统计实现对一般事物发展的预测,因为不需要追溯历史数据,只需根据上一时刻的状态来预测下一时刻的状态,所以在故障诊断,巡航制导等方面应用广泛.基于此,将卡尔曼滤波作为预测模型来实现车辆的行车轨迹预测.首先阐述了卡尔曼滤波的预测过程及公式,其次将小车的运动区分为直线运动和转向运动,...
基于卡尔曼滤波算法展开的飞行目标轨迹预测
针对传统飞行目标轨迹预测方法模型较为简化且预测精度较低的问题,提出了基于卡尔曼滤波算法展开的深度神经网络模型, 用于飞行目标的轨迹预测任务。该模型通过长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络从目标的航迹数据中学习目标的运动状态,再利用卡尔曼滤波算法对LSTM预测的目标状态估计值进行动态修正,其有效结合了...
1 卡尔曼滤波是什么卡尔曼滤波适用于估计一个动态系统的最优状态。即便是观测到的系统状态参数含有噪声,观测值不准确,卡尔曼滤波也能够完成对状态真实值的最优估计。网上大多数的教程讲到卡尔曼的数学公式推导,会让人很头疼,难以把握其中的主线和思想。所以我参考了国外一位学者的文章,讲述卡尔曼滤波的工作原理,然后...
卡尔曼滤波可以通过运动方程及概率统计实现对一般事物发展的预测,因为不需要追溯历史数据,只需根据上一时刻的状态来预测下一时刻的状态,所以在故障诊断,巡航制导等方面应用广泛.基于此,将卡尔曼滤波作为预测模型来实现飞行物体运动轨迹预测. ⛄ 部分代码 %使用卡尔曼滤波方法对飞行航班进行轨迹预测 ...
latitude=load('C:\Users\lenovo\Desktop\基于MATLAB的运动轨迹预测,卡尔曼滤波实现\latitude.txt');%真实维度值 lat=latitude;%卡尔曼滤波处理的状态,即估计值 lat_kf=zeros(1,N);%测报值 lat_z=zeros(1,N);P=zeros(1,N);%初始纬度值lat(1)=29.8131;%初始值的协方差P(1)=0.09;%初始测报值lat_z...
平均预测误差(预测轨迹点与实际轨迹点的均方根误差)为12 5米;与基于轨迹拟合的轨迹预测算法相比,TDrive数据集预测误差平均下降了 555 4米,预测准确率提升了 71%.在保证预测时效性前提下,基于卡尔曼滤波的动态轨迹预测算法解决了轨迹预测精度较低的问题.关键词: 移动对象数据库;状态估计;轨迹预测;卡尔曼滤波;轨迹...
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