Exponenta Banner
exponenta event banner

initcvabf

Создайте альфа-бета фильтр отслеживания постоянной скорости из отчета об обнаружении

Свернуть все на странице

Синтаксис

abf = initcvabf(detection)

Описание

пример

abf = initcvabf(detection) инициализирует альфа-бета фильтр постоянной скорости для отслеживания объектов на основе информации, представленной в detection.

Функция инициализирует состояние постоянной скорости с тем же соглашением, что и constvel и cvmeas, [x; <reservedrangesplaceholder7> <reservedrangesplaceholder6>; y; <reservedrangesplaceholder4> <reservedrangesplaceholder3>; z; <reservedrangesplaceholder1> <reservedrangesplaceholder0>].

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

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]);

Использование initcvabf для создания trackingABF фильтр, инициализированный в заданном положении и использующий измерительный шум, заданный выше.

ABF = initcvabf(detection);

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

ABF.State
ans = 4×1

     1
     0
     3
     0


ABF.MeasurementNoise
ans = 2×2

    1.0000    0.2000
    0.2000    2.0000

Входные параметры

свернуть все

Отчет об обнаружении, заданный 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 альфа-бета-отслеживания постоянной скорости для отслеживания объектов, возвращенный как trackingABF объект.

Алгоритмы

  • Функция вычисляет матрицу шума процесса, принимая модуль стандартное отклонение ускорения.

  • Вы можете использовать эту функцию как FilterInitializationFcn свойство трекеров.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C + +
Сгенерируйте код C и C++ с помощью Coder™ MATLAB ®

.

См. также

| | | |

Введенный в R2018b

Документация по Sensor Fusion and Tracking Toolbox

Поддержка