【目标跟踪】基于卡尔曼滤波实现多车辆路径跟踪含Matlab源码
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。为了对运动目标进行跟踪, 首先用外接矩形对运动目标进行标 定 ,然后计算运动目标的质心和外接矩形的宽和高
2)用得到的特征信息初始化卡尔曼滤波器。 由于初始化时对目标的速度以及目标外接矩形的 变化速度未知 ,所以对于这几个量初始化为 0。
3)用卡尔曼滤波器对下一帧中对应的目标区 域进行预测, 当下一帧到来后 , 在预测区域内进行 目标匹配 。
4)如果匹配, 则更新卡尔曼滤波器, 并记录下当前帧中的目标信息。 基于卡尔曼滤波器的运动目标跟踪算法模型 如图 1所示。下面将详细讨论其主要步骤。
2 部分代码
function varargout = MainTrack(varargin)
% MAINTRACK MATLAB code for MainTrack.fig
% MAINTRACK, by itself, creates a new MAINTRACK or raises the existing
% singleton*.
%
% H = MAINTRACK returns the handle to a new MAINTRACK or the handle to
% the existing singleton*.
%
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