Pedestrian-Tracking-Using-LiDAR-Sensor:利用来自LIDAR测量的传感器数据通过卡尔曼滤波器进行行人跟踪-源码

上传者: 42131424 | 上传时间: 2021-11-13 20:44:07 | 文件大小: 6KB | 文件类型: -
C++
行人跟踪使用LiDAR传感器 客观的 利用来自LIDAR测量的传感器数据进行卡尔曼滤波器的行人跟踪。 状态预测 x'= Fx +ν方程为我们进行了这些预测计算。 过程噪声是指预测步骤中的不确定性。 我们假设物体以恒定的速度行进,但实际上,物体可能会加速或减速。 ν〜N(0,Q)符号将过程噪声定义为均值为零且协方差为Q的高斯分布。 当我们在一秒钟后预测位置时,不确定性就会增加。 P'= FPFT + Q表示不确定性的增加。 因为我们的状态向量仅跟踪位置和速度,所以我们将加速度建模为随机噪声。 Q矩阵包含时间Δt,以说明随着时间的流逝,我们对位置和速度的不确定性越来越大。 因此,随着Δt的增加,我们向状态协方差矩阵P添加更多不确定性。 结合先前推导的2D位置和2D速度方程式,我们得到: 由于加速度是未知的,因此我们可以将其添加到噪声分量中,并且该随机噪声将被解析地表示为上面得出的方程

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