exponenta event banner

initcaabf

Создание фильтра слежения альфа-бета с постоянным ускорением из отчета об обнаружении

Описание

пример

abf = initcaabf(detection) инициализирует альфа-бета-фильтр отслеживания постоянного ускорения для отслеживания объектов на основе информации, представленной в detection.

Функция инициализирует состояние постоянного ускорения с тем же соглашением, что и constacc и cameas, [x; vx; топор; y; vy; ай; z; vz; az].

Примеры

свернуть все

Создайте objectDetection с измерением положения при x = 1, y = 3 и шумом измерения [1 0,2; 0.2 2];

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

Использовать initccabf для создания trackingABF фильтр, инициализированный в заданном положении и использующий измерительный шум, определенный выше.

ABF = initcaabf(detection);

Проверьте значения состояния и измерительного шума. Проверьте состояние фильтра, ABF.State, имеет те же компоненты положения, что и Detection.Measurement. Проверьте, что фильтр измеряет шум, ABF.MeasurementNoise, совпадает с Detection.MeasurementNoise значения.

ABF.State
ans = 6×1

     1
     0
     0
     3
     0
     0

ABF.MeasurementNoise
ans = 2×2

    1.0000    0.2000
    0.2000    2.0000

Входные аргументы

свернуть все

Отчет об обнаружении, указанный как objectDetection объект.

Пример: detection = objectDetection(0,[1;4.5;3],'MeasurementNoise', [1.0 0 0; 0 2.0 0; 0 0 1.5])

Выходные аргументы

свернуть все

Фильтр отслеживания альфа-бета с постоянным ускорением для отслеживания объектов, возвращаемый как trackingABF объект.

Алгоритмы

  • Функция вычисляет матрицу шума процесса, предполагая единичное стандартное отклонение для скорости изменения ускорения.

  • Эту функцию можно использовать в качестве FilterInitializationFcn собственность трекеров.

Расширенные возможности

Создание кода C/C + +
Создайте код C и C++ с помощью MATLAB ® Coder™

.
Представлен в R2018b