Создайте постоянную скорость, отслеживающую объект фильтра частиц, trackingPF, из первоначального отчета обнаружения. Отчет обнаружения сделан из начального 3-D измерения положения состояния фильтра частиц в прямоугольных координатах. Можно получить 3-D измерение положения с помощью постоянной функции измерения скорости, cvmeas.

Этот пример использует координаты, x = 1, y = 3, z = 0 и 3-D шум измерения положения [1 0.2 0; 0.2 2 0; 0 0 1].

detection = objectDetection(0, [1;3;0], 'MeasurementNoise', [1 0.2 0; 0.2 2 0; 0 0 1]);

Используйте initcvpf создать trackingPF фильтр инициализируется в обеспеченном положении и использовании шума измерения, заданного выше.

pf = initcvpf(detection)

pf = 
  trackingPF with properties:

                       State: [6⨯1 double]
             StateCovariance: [6⨯6 double]
     IsStateVariableCircular: [0 0 0 0 0 0]

          StateTransitionFcn: @constvel
     ProcessNoiseSamplingFcn: []
                ProcessNoise: [3x3 double]
     HasAdditiveProcessNoise: 0

              MeasurementFcn: @cvmeas
    MeasurementLikelihoodFcn: []
            MeasurementNoise: [3x3 double]

                   Particles: [6x1000 double]
                     Weights: [1x1000 double]
            ResamplingPolicy: [1x1 trackingResamplingPolicy]
            ResamplingMethod: 'multinomial'

Проверяйте значения состояния и шума измерения. Проверьте что состояние фильтра, pf.State, имеет приблизительно те же компоненты положения как измерение обнаружения, detection.Measurement.

pf.State

ans = 6×1

    0.9674
    0.3690
    3.0471
    0.2733
    0.0306
   -0.5904

Проверьте что шум измерения фильтра, pf.MeasurementNoise, совпадает с detection.MeasurementNoise значения.

pf.MeasurementNoise

ans = 3×3

    1.0000    0.2000         0
    0.2000    2.0000         0
         0         0    1.0000

Создайте постоянную скорость, отслеживающую объект фильтра частиц, trackingPF, из первоначального отчета обнаружения. Отчет обнаружения сделан из начального 3-D измерения положения состояния фильтра частиц в сферических координатах. Можно получить 3-D измерение положения с помощью постоянной функции измерения скорости, cvmeas.

Этот пример использует координаты, az = 30, e1 = 5, r = 100, rr = 4 и шум измерения diag([2.5, 2.5, 0.5, 1].^2).

meas = [30;5;100;4];
measNoise = diag([2.5, 2.5, 0.5, 1].^2);

Используйте MeasurementParameters свойство detection объект задать систему координат. Если не заданный, поля MeasurementParameters значения по умолчанию использования struct. В этом примере положение датчика, скорость датчика, ориентация, вертикальное изменение и флаги уровня области значений являются значением по умолчанию.

measParams = struct('Frame','spherical');
detection = objectDetection(0,meas,'MeasurementNoise',measNoise,...
    'MeasurementParameters',measParams) 

detection = 
  objectDetection with properties:

                     Time: 0
              Measurement: [4x1 double]
         MeasurementNoise: [4x4 double]
              SensorIndex: 1
            ObjectClassID: 0
    MeasurementParameters: [1x1 struct]
         ObjectAttributes: {}

Используйте initcvpf создать trackingPF фильтр инициализируется в обеспеченном положении и использовании шума измерения, заданного выше.

pf = initcvpf(detection)

pf = 
  trackingPF with properties:

                       State: [6⨯1 double]
             StateCovariance: [6⨯6 double]
     IsStateVariableCircular: [0 0 0 0 0 0]

          StateTransitionFcn: @constvel
     ProcessNoiseSamplingFcn: []
                ProcessNoise: [3x3 double]
     HasAdditiveProcessNoise: 0

              MeasurementFcn: @cvmeas
    MeasurementLikelihoodFcn: []
            MeasurementNoise: [4x4 double]

                   Particles: [6x1000 double]
                     Weights: [1x1000 double]
            ResamplingPolicy: [1x1 trackingResamplingPolicy]
            ResamplingMethod: 'multinomial'

Проверьте, что состояние фильтра производит приблизительно то же измерение как detection.Measurement.

meas2 = cvmeas(pf.State, detection.MeasurementParameters)

meas2 = 4×1

   29.9188
    5.0976
   99.8303
    4.0255