Exponenta Banner
exponenta event banner

видение. KalmanFilter.predict

Прогноз измерения

свернуть все на странице

Синтаксис

[z_pred,x_pred,P_pred] = прогнозировать (kalmanFilter)
[z_pred,x_pred,P_pred] = прогнозировать (kalmanFilter, u)

Описание

пример

[z_pred,x_pred,P_pred] = predict(kalmanFilter) возвращает предсказание ковариации ошибок измерения, состояния и оценки состояния на следующем временном шаге (например, следующем видеокадре). Объект перезаписывает внутреннее состояние и ковариацию фильтра Калмана с результатами прогнозирования.

[z_pred,x_pred,P_pred] = predict(kalmanFilter,u) дополнительно позволяет указать управляющий ввод, u. Этот синтаксис применяется при установке модели управления B.

Примеры

свернуть все

Используйте predict и correct функции, основанные на результатах обнаружения.

При обнаружении отслеживаемого объекта используйте predict и correct функции с объектом фильтра Калмана и измерением обнаружения. Вызовите функции в следующем порядке:

[...] = predict(kalmanFilter);
[...] = correct(kalmanFilter,measurement);

Если отслеживаемый объект не обнаружен, вызовите predict функцию, но не correct способ. Если отслеживаемый объект отсутствует или закрыт, измерения недоступны. Настройте функции с помощью следующей логики:

[...] = predict(kalmanFilter);
If measurement exists
	[...] = correct(kalmanFilter,measurement);
end

Если отслеживаемый объект становится доступным после отсутствия в течение последних t-1 последовательных временных шагов, можно вызвать predict функция t раз. Этот синтаксис особенно полезен для обработки асинхронного видео.. Например,

for i = 1:k
  [...] = predict(kalmanFilter);
end
[...] = correct(kalmanFilter,measurement)

Входные аргументы

свернуть все

Объект фильтра Калмана.

Управляющий вход, заданный как вектор L-элемента.

См. также

|

Представлен в R2012b

Документация по инструментарию компьютерного зрения

Поддержка