Exponenta Banner

правильный

Класс: trackingUKF

Исправьте вектор состояния Кальмана и утвердите ошибочную ковариационную матрицу

расширьте все на странице

Синтаксис

[xcorr,Pcorr] = correct(filter,z)
[xcorr,Pcorr] = correct(filter,z,varargin)

Описание

[xcorr,Pcorr] = correct(filter,z) возвращает исправленный вектор состояния, xcorr, и исправленную ошибочную ковариационную матрицу состояния, Pcorr, для сигма-точечного фильтра Калмана, заданного в filter, на основе текущего измерения, z. Внутреннее состояние и ковариация Фильтра Калмана перезаписываются исправленными значениями.

[xcorr,Pcorr] = correct(filter,z,varargin) также задает любые входные параметры к функции измерения. Эти аргументы используются в качестве входа к функции измерения, заданной в свойстве MeasurementFcn.

Входные параметры

развернуть все

Сигма-точечный фильтр Калмана, заданный как объект trackingUKF.

Пример: filter = trackingUKF

Объектное измерение, заданное как N с действительным знаком - вектор элемента.

Пример: [2;1]

Аргументы функции измерения, заданные как список, разделенный запятыми. Эти аргументы являются теми же единицами, которые передаются в функцию измерения, заданную свойством MeasurementFcn. Например, если вы устанавливаете MeasurementFcn на @cameas, и затем вызываете 

[xcorr,Pcorr] = correct(filter,frame,sensorpos,sensorvel)
метод correct внутренне вызовет
meas = cameas(state,frame,sensorpos,sensorvel)
.

Выходные аргументы

развернуть все

Исправленное состояние, возвращенное как M с действительным знаком - вектор элемента. Исправленное состояние представляет по опыту оценка вектора состояния, учитывая текущее измерение.

Исправленная ошибочная ковариационная матрица состояния, возвращенная как положительно-определенный M с действительным знаком-by-M матрица. Исправленная ковариационная матрица состояния представляет по опыту оценка ковариационной матрицы состояния, учитывая текущее измерение.

Введенный в R2017a

Документация Automated Driving Toolbox
Поддержка