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卡尔曼滤波器,基于卡尔曼滤波器的机动目标跟踪

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标签: 卡尔曼滤波卡尔曼滤波器滤波器

卡尔曼滤波器,基于卡尔曼滤波器的机动目标跟踪

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5 卡尔曼滤波应用在机器人基于测距仪的跟踪中,激光测距仪的采样周期为 100ms,假设在 k 时刻获取了实测值并结合 k-1时刻的距离预测值(方程1),则可以根据方程 4 对 k 时刻的测量值进行滤波估计修正。修正之后就可以对k+1 时刻的距离进行预测,相当于提前了一个采样周期。因而可以提前进行运动控制。 以机器人上的激光测距仪检测跟踪动态目标为例,说明卡尔曼滤波在滤波和预测上的应用。 考虑机
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3.3 线性化 EKF 滤波的误差补偿及注意事项 因为扩展卡尔曼滤波算法是由泰勒级数的一阶或二阶展开式获得,并忽略了高阶项,这样在滤波过程中要引入一定的线性化误差,可采用以下补偿方法[14,17]:1 为补偿状态预测中的误差,附加“人为过程噪声”,即通过增大过程噪声协方差来实现这一点。2 用标量加边因子φ >1乘状态预测协方差矩阵,即 然后在协方差更新方程中使用 3 利用对角矩阵
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2.4 卡尔曼滤波初始化初始化也比较重要,初始化偏差大容易振动,甚至可能不收敛(?)。例如跟踪一辆车,状态空间为如果知道足够精确的车的初始位置,那么可以初始化或者别的具体值。并且,通过给状态协方差矩阵赋较小的值来告诉滤波器我们知道确切的初始位置,例如初始化为 或者给定其它较小的值。如果我们不确切的知道最初的位置与速度,那么协方差矩阵可以初始化为一个对角线元素是 b 的矩阵,b取一个合适的比较大的
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2.3 卡尔曼滤波参数的估计和调整在卡尔曼滤波的使用中,通常首先要测量噪声协方差 R。可以通过离线测量实验确定。但是确定过程噪声协方差 Q 一般更困难,因为无法直接观察过程。当对一个相对简单的过程模型加入足够的不确定性时(通过选择合适的 Q)得到的结果是可信的。无论如何,通过运行中调整 Q 和 R 可以得到较好的滤波效果。调整通常是离线的,通常借助于过程的另一个卡尔曼滤波进行系统辨识来实现。在 Q
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三、扩展卡尔曼滤波 卡尔曼滤波是在线性高斯情况下利用最小均方误差准则获得目标的动态估计,适应于过程和测量都属于线性系统,且误差符合高斯分布的系统。但是实际上很多系统都存在一定的非线性,表现在过程方程(状态方程)是非线性的,或者观测与状态之间的关系(测量方程)是非线性的。这种情况下就不能使用一般的卡尔曼滤波了。解决的方法是将非线性关系进行线性近似,进而转化成线性问题。最常用的线性化方法是泰勒级数展
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