作者：marine0131首先得明白P Q R这些矩阵的含义与来源Q：过程激励噪声的协方差矩阵。翻译成这个名字是由时间序列信号模型的观点，平稳随机序列可以看成是由典型噪声源激励线性系统产生，故译作过程激励噪声。R：观测噪声的协方差矩阵P：不断迭代计算的估计误差的协方差矩阵kalman滤波的过程：滤波器估计过程某一时刻的状态，然后以（含噪声的）测量变量的方式获得反馈。因此卡尔
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2023-10-06 22:46:17
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# Python 实现卡尔曼滤波跟踪指南
卡尔曼滤波是一种强大的数学工具，用于在不确定环境中估计状态。它广泛应用于跟踪和导航领域。本文将详细讲解如何使用 Python 实现卡尔曼滤波跟踪，包括主要步骤、代码示例和相关图表。
## 流程概述
以下是实现卡尔曼滤波跟踪的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-27 06:15:06
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卡尔曼滤波与目标追踪为什么要学卡尔曼滤波？卡尔曼滤波是什么？一些概率论的知识基础卡尔曼滤波完整推导状态估计计算卡尔曼增益预测和更新 卡尔曼滤波部分我打算分三节（三次博客的内容）：卡尔曼滤波与行人状态估计扩展卡尔曼滤波（EKF）与传感器融合过程模型，无损卡尔曼滤波（UKF）与车辆状态轨迹为什么要学卡尔曼滤波？卡尔曼滤波以及其扩展算法能够应用于目标状态估计，如果这个目标是行人，那么就是行人状态估计（
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2023-11-03 09:33:44
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1 简介卡尔曼滤波器是目标状态估计算法中常用的 滤波器,通过建立目标的状态模型并估计目标的运 动速度及加速度,可以对目标质心的未来点进行预 测, 从而缩小搜索区域, 克服由于目标被局部遮挡 时造成的跟踪丢失问题 。基于卡尔曼滤波器的运动目标跟踪算法通常 有以下步骤 。1)计算运动目标的特征信息。为了对运动目标
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2023-07-05 13:49:07
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卡尔曼滤波应用广泛且功能强大，它可以估计信号的过去和当前状态，甚至能估计将来的状态，即使并不知道模型的确切性质。卡尔曼滤波是一种递归的估计，即只要获知上一时刻状态的估计值以及当前状态的观测值就可以计算出当前状态的估计值，因此不需要记录观测或者估计的历史信息。其基本思想是：以最小均方误差为最佳估计准则，采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当
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2023-12-12 13:36:26
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Kalman filter到底是怎么工作的？本文主要参考的文章：https://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/，图片也基本来自上述博客其实接触KF已经很久了，听过对应的课程，也对着公式进行过推导，但总有一种感觉，始终在门外，没有醍醐灌顶，融会贯通的感觉，所以还是写篇博客，毕竟通过强行让自己输出一下，也会帮助理解和记忆。一
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2024-01-04 17:14:07
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1、什么是卡尔曼滤波器（What is the Kalman Filter?）在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学
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2024-06-15 10:24:07
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先建立运动模型和观察模型，不是想用就能用的。如果不能建立运动模型，也就意味着你所要面对的问题不能用kalman滤波解决。kalman.cpp这个例程来介绍一下如何在OpenCV中使用kalman滤波吧，OpenCV已经把Kalman滤波封装到一个类KalmanFilter中了。使用起来非常方便，但那繁多的各种矩阵还是容易让人摸不着头脑。这里要知道的一点是，想要用kalman滤波，要知道前一时刻的状
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2024-02-28 14:14:14
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卡尔曼滤波是什么：只要存在不确定信息的动态系统，卡尔曼滤波就可以对系统下一步要做什么做出有根据的推测。即便有噪声信息干扰，卡尔曼滤波通常也能很好的找出现象间不易察觉的相关性。优点：内存占用较小（只需要保留前一个状态）、速度快，是实时问题和嵌入式系统的理想选择。卡尔曼滤波可以做什么:树林里面四处溜达的机器人，实现导航，机器人需要知道自己所处的位置。机器人有一个包含位置信息和速度信息的状态。其中，在这
作者：申泽邦（Adam Shan） 首先我将带大家了解无人驾驶汽车系统感知模块的重要技术——卡尔曼滤波，卡尔曼滤波部分我打算分三节（三次博客的内容）：卡尔曼滤波与行人状态估计扩展卡尔曼滤波（EKF）与传感器融合处理模型，无损卡尔曼滤波（UKF）与车辆状态轨迹本节为卡尔曼滤波，主要讲解卡尔曼滤波的具体推导，卡尔曼滤波在行人状态估计中的一个小例子。为什么要学卡尔曼滤波？卡尔曼滤波以及其扩展算法能够应用
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2024-05-23 19:06:05
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目录一、理论基础二、核心程序三、仿真结论一、理论基础 卡尔曼滤波是一种用于处理具有噪声的动态系统的数学方法。它最初是为了跟踪飞机、导弹和航天器的位置和速度而开发的。卡尔曼滤波在轨迹跟踪、控制系统和机器人导航等领域得到了广泛应用。本文将介绍基于卡尔曼滤波的轨迹跟踪的原理、实现步骤和应用。一、卡尔曼滤波简介
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2024-03-17 00:48:53
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卡尔曼滤波应用广泛且功能强大，它可以估计信号的过去和当前状态，甚至能估计将来的状态，即使并不知道模型的确切性质。卡尔曼滤波是一种递归的估计，即只要获知上一时刻状态的估计值以及当前状态的观测值就可以计算出当前状态的估计值，因此不需要记录观测或者估计的历史信息。其基本思想是：以最小均方误差为最佳估计准则，采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当
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2024-01-11 07:59:29
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今天接着肝卡尔曼滤波，今天针对自由落体运动目标跟踪，由于上一篇针对温度的卡尔曼滤波是一维的测量，较为简单；所以今天的自由落体运动目标的跟踪针对二维来进行。同时还引入了控制矩阵B和控制量U。首先还是先预习一下卡尔曼的知识。 卡尔曼知识 模型建立 观测方程：Z(k)=H*X(k)+V(k）； 状态方程：X(k)=A*X(k
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2023-09-14 18:34:32
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卡尔曼滤波是一种递归的估计，即只要获知上一时刻状态的估计值以及当前状态的观测值就可以计算出当前状态的估计值，因此不需要记录观测或者估计的历史信息。卡尔曼滤波器分为两个阶段：预测与更新。在预测阶段，滤波器使用上一状态的估计，做出对当前状态的估计。在更新阶段，滤波器利用对当前状态的观测值优化在预测阶段获得的预测值，以获得一个更精确的新估计值。opencv中有KalmanFilter类,参考【1】 cl
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2023-10-11 11:23:37
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文章目录理论讲解使用前提理论概括公式推导1. 用均值和方差描述物体状态2. 状态转移矩阵 表示系统预测3. 引入外部控制变量
5. 用测量值( )来修正预测值6. 融合高斯分布公式7. 将所有公式整合起来调整参数应用CA模型代码例程（matlab）代码例程1（python）代码例程2（python）应用CV模型matlab代码python代码参考链接
引言 目标跟踪算法中，一类很重要的模式就是使用检测器 + 滤波器来进行轨迹跟踪。检测器通常可选当前主流检测算法：YOLO、RCNN等系列，滤波器则通常包含均值漂移算法（Mean shift）、粒子滤波算法（Particle Filter）、卡尔曼滤波算法（Kalman Filer）和光流算法等。使用检测器+滤波器的目标跟踪模式极其依赖检测器性能的好坏。随着近些年众多优秀检测算法的提出，这种跟踪
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2023-11-25 05:29:06
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最经典的跟踪算法莫过于卡尔曼老爷子在1960年提出的卡尔曼滤波器。在无人车领域，卡尔曼滤波器除了应用于障碍物跟踪外，也在车道线跟踪、障碍物预测以及定位等领域大展身手。工作原理简单来讲，卡尔曼滤波器就是根据上一时刻的状态，预测当前时刻的状态，将预测的状态与当前时刻的测量值进行加权，加权后的结果才认为是当前的实际状态，而不是仅仅听信当前的测量值。前提假设 卡尔曼滤波器是基于在时域中离散的线性
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2023-10-30 13:54:08
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暂时搞一下目标跟踪这块。卡尔曼滤波器。理论上，kalman滤波器需要三个重要假设： 1）被建模的系统是线性的； 2）影响测量的噪声属于白噪声； 3）噪声本质上是高斯分布的。 第一条假设是指k时刻的系统状态可以用某个矩阵与k-1时刻的系统状态的乘积表示。余下两条假设，即噪声是高斯分布的白噪声，其含义为噪声与时间不相关，且只用均值和协方差就可以准确地为幅
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2023-09-26 19:27:19
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一、背景介绍： 卡尔曼滤波无论是在单目标还是多目标领域都是很常用的一种算法，将卡尔曼滤波看作一种运动模型，用来对目标的位置进行预测，并且利用预测结果对跟踪的目标进行修正，属于自动控制理论中的一种方法。 在对视频中的目标进行跟踪时，当目标运动速度较慢时，很容易前后两帧的目标进行关联，如下： 如果目标运动速度比较快，或者进行
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2023-12-06 20:30:54
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现在你已经明白如何整合测量， 如何整合运动，完成了一维卡尔曼滤波，不过在现实中我们经常遇到多维的情况。这就涉及到很多因素，举例，并说明为什么在较多纬度状态空间中估测很重要。假设你有一个x和y的二维空间-比如一幅摄像头图像，或者在我们的例子中 我们可能采用一辆载有雷达的汽车来检测车辆随着时间变化的位置，这时候二维卡尔曼滤波就非常适合。具体工作原理是这样的，假设在时间t=0时 你观察到感兴趣的对象将位
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2023-11-03 20:15:38
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