Advertisement

Target Tracking with Kalman Filter.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供了一种基于卡尔曼滤波器的目标追踪解决方案，适用于多种动态系统。通过最小化估计误差，实现了高效、准确的目标跟踪功能。 target tracking using kalman.zip

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Target Tracking with Kalman Filter.zip
    优质
    本项目提供了一种基于卡尔曼滤波器的目标追踪解决方案，适用于多种动态系统。通过最小化估计误差，实现了高效、准确的目标跟踪功能。 target tracking using kalman.zip
     
  • Underwater Passive Target Tracking with Bearings-Only Sensors
    优质
    本文探讨了仅角度测量传感器在水下被动目标跟踪中的应用，提出了一种有效的算法来提高目标定位精度和稳定性。 Underwater Bearings-Only Passive Target Tracking Using Estimate Fusion Technique by D.V.A.N. Ravi Kumar, S. Koteswara Rao, and K. Padma Raju
     
  • Multiple-Target Tracking via Continuous Energy Method
    优质
    本论文提出了一种基于连续能量方法的多目标跟踪算法，通过优化能量函数实现对多个移动目标的同时精准定位与追踪。 本程序是 Anton Andriyenko 和 Konrad Schindler 在2011年发表于CVPR上的文章《Multi-Target Tracking by Continuous Energy Minimization》的配套代码。该程序包包含调试说明，可供科研学习使用。此程序用 MATLAB 和 C++ 编写。
     
  • Object Tracking Using Kalman Filter.rar
    优质
    本资源提供了一种基于卡尔曼滤波器的对象跟踪方法，适用于计算机视觉领域的目标定位与追踪问题，能够有效处理噪声干扰和预测对象运动状态。 在MATLAB中创建了一个用于单目标跟踪的程序（.m文件），并对部分英文注释进行了翻译并添加了新的注释以方便理解。该程序可以直接运行，并且可以保存生成的结果视频。
     
  • Easy Tracking and Kalman Filtering
    优质
    本项目专注于开发易于使用的跟踪算法和卡尔曼滤波器应用，适用于各种动态系统监测与预测需求。 ### 跟踪与卡尔曼滤波简易指南 #### 一、引言 《跟踪与卡尔曼滤波简易指南》是一本由Eli Brookner所著的经典书籍，旨在为读者提供一个易于理解的跟踪和卡尔曼滤波技术入门指导。本书通过深入浅出的方式介绍基本概念和技术细节，并提供了丰富的实际应用案例，使得即便是初学者也能够快速掌握这些复杂的技术。 #### 二、基础知识 在开始深入讨论之前，我们需要先了解几个基础概念： 1. **跟踪**：指根据一系列测量值来估计一个动态系统的状态的过程。这通常涉及到预测系统未来的行为以及根据新的测量结果修正预测。 2. **卡尔曼滤波**：是一种有效的递归数据处理算法，在噪声环境中用于估计动态系统的状态，广泛应用于信号处理、控制理论和导航系统等领域。 #### 三、为什么需要跟踪与预测？ 如书中第一章所提到的，在雷达系统中，跟踪和预测非常重要。具体来说： - **目标检测与定位**：通过发射电磁波并接收反射回来的信号来检测目标的位置。由于噪声和其他干扰因素的影响，接收到的信号往往是不准确的，因此需要采用先进的算法提高目标定位准确性。 - **目标运动分析**：对于移动的目标而言，其位置会随着时间变化。为了精确预测未来状态，必须建立数学模型描述该过程，并根据模型进行预测。 #### 四、g-h滤波器简介 g-h滤波器是一种简单的线性滤波器用于跟踪和预测问题中。它通过对过去的测量值加权平均来估计当前的状态。优点在于其实现简单且计算量小，适用于实时应用。 1. **简单启发式推导**：基本思想是根据误差大小调整权重系数g和h。当误差较大时给予新测量更大权重；反之则重视之前的预测值。通过这种方式滤波器可自动适应环境变化。 2. **g-h-k滤波器**：随着应用场景复杂化，仅使用两个参数可能不足以满足需求，因此引入第三个参数k形成g-h-k滤波器以处理更高阶的变化率从而提高精度。 #### 五、卡尔曼滤波详解 虽然g-h滤波器易于理解和实现但在许多情况下性能不佳。相比之下卡尔曼滤波具有更高的精确性和稳定性。其核心思想是在最小均方误差准则下对状态向量进行最优估计。 - **预测步骤**：根据系统动力学模型预测下一时刻的状态和误差协方差矩阵。 - **更新步骤**：利用观测值与预测结果之间的差异来修正状态估计及误差协方差矩阵。这一过程中会用到卡尔曼增益因子决定新测量值和旧预测值之间的重要性比例。 #### 六、实际应用案例 书中包含了许多实例，帮助读者理解如何将跟踪和卡尔曼滤波技术应用于各种场景中。例如雷达系统中的目标追踪及导航系统的定位等。 #### 七、结论 《跟踪与卡尔曼滤波简易指南》是一本非常有价值的参考书，无论对于学习这些技术的学生还是从事相关工作的工程师都非常有帮助。通过阅读本书读者不仅可以掌握理论知识还能了解如何将理论应用于实践中。
     
  • Problems in Infrared Dim Small Target Detection and Tracking
    优质
    本文探讨了红外弱小目标检测与跟踪领域面临的挑战和技术难题，分析现有方法的局限性，并提出新的研究方向和解决方案。 本段落介绍了2019年国际智能电网与电气自动化会议的记录，该会议于2019年8月10日至11日在中国湘潭举行。讨论的重点包括红外调光小目标检测和跟踪的问题。
     
  • Chapter 14: Strong Tracking Cubature Kalman Filter
    优质
    简介：第十四章介绍了一种强跟踪古特卡曼滤波器（Strong Tracking Cubature Kalman Filter），该算法改进了传统卡尔曼滤波方法，特别增强了状态估计中的噪声适应性和滤波精度，在非线性系统的状态追踪中展现出优越性能。 Chapter 14 Cubature Kalman Filter Based on Strong Tracking
     
  • Tracking Radar Targets with Multiple Reflection Points
    优质
    本文探讨了利用雷达追踪具有多个反射点目标的方法和技术，分析了复杂环境中如何提高跟踪精度和可靠性。 跟踪算法是一种用于在视频序列或图像流中定位目标对象的技术。它通过分析一系列帧中的特征点来实现对特定对象的持续识别与追踪。这类算法广泛应用于自动驾驶、监控系统以及人机交互等领域，能够提高系统的智能化水平和用户体验。 为了确保高效准确地执行任务，跟踪算法需要具备良好的初始化能力（即在第一帧中正确检测并标记目标）、稳健的目标描述符以应对遮挡或视角变化等挑战，并且能够在长时间序列上保持稳定性。此外，优化计算复杂度也是研究的重点之一，以便于实现在资源受限的设备上的实时处理。 综上所述，跟踪算法的研究与发展对于推动相关技术领域的进步具有重要意义。
     
  • Kalman Filtering: Theory and Applications with MATLAB
    优质
    本书深入浅出地介绍了卡尔曼滤波理论及其应用，并通过MATLAB进行实例演示，适合工程技术人员和高校师生阅读参考。 关于Kalman滤波的书籍介绍了多种Kalman滤波器及其在Matlab中的实现方法。
     
  • Tracking-With-Extended-Kalman-Filter: 使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)进行目标(如行人和车辆)追踪...
    优质
    本项目运用了扩展卡尔曼滤波器（EKF）技术，专注于实现对动态移动对象例如行人及车辆的高效精准跟踪。该方法通过预测与更新两个步骤优化状态估计，在非线性系统中表现出色。 使用基于传感器融合的扩展卡尔曼滤波器进行目标跟踪可以有效利用来自LIDAR（激光雷达）和RADAR（无线电检测与测距）测量的数据来追踪物体，如行人、车辆或其他移动对象。在演示中，蓝色汽车作为被跟踪的目标物例，但实际上被跟踪的对象可以是任何类型。 我们连续获得了定义坐标中的LIDAR（红色圆圈）和RADAR（蓝色圆圈）的测量值，但这些数据可能包含噪音与误差。此外，我们需要找到一种方法来融合这两种传感器的数据以估算出准确的位置信息。为此，我们使用扩展卡尔曼滤波器计算被跟踪对象——此处为蓝色汽车——的估计位置（绿色三角形）。然后将此估算轨迹与真实地面情况下的车辆行进路径进行比较，并实时显示误差值，格式采用均方根误差(RMSE)。 在自动驾驶场景中，系统会利用激光雷达和无线电检测与测距传感器对目标物测量数据的应用来跟踪物体。通过融合这两种类型的传感器信息，扩展卡尔曼滤波器能够提供更加精确的定位结果。