Фильтр частиц для отслеживания объектов
The trackingPF
объект представляет трекер объектов, который следует нелинейной модели движения или который измеряется нелинейной моделью измерения. Фильтр использует набор дискретных частиц, чтобы аппроксимировать апостериорное распределение состояния. Фильтр частиц может быть применен к произвольным нелинейным системным моделям. Шум процесса и измерения может следовать произвольному негауссову распределению.
Частицы генерируются различными способами повторной дискретизации, определяемыми ResamplingMethod
.
возвращает pf
= trackingPFtrackingPF
объект с функцией перехода между состояниями, @constvel
, функция измерения, @cvmeas
и распределение частиц по состоянию, [0;0;0;0]
, с единичной ковариацией в каждой размерности. Фильтр принимает аддитивную модель Гауссова процесса шума и вычисления Гауссова вероятности.
задает pf
= trackingPF(transitionFcn,measuremntFcn,state)StateTransitionFcn
, MeasurementFcn
, и State
свойства непосредственно. Фильтр принимает модуль ковариацию вокруг состояния.
задает свойства фильтра частиц, используя одну или несколько pf
= trackingPF(___,Name,Value)Name,Value
аргументы в виде пар. Любые неопределенные свойства берут значения по умолчанию.
predict | Предсказать состояние и ковариацию ошибки расчета состояния отслеживающего фильтра |
correct | Правильное состояние и ковариация ошибки оценки состояния с помощью отслеживающего фильтра |
correctjpda | Правильное состояние и ковариация ошибки оценки состояния с помощью отслеживающего фильтра и JPDA |
distance | Расстояния между током и предсказанными измерениями отслеживающего фильтра |
likelihood | Вероятность измерения с отслеживающего фильтра |
clone | Создайте повторяющийся фильтр отслеживания |
initialize | Инициализируйте состояние и ковариацию отслеживающего фильтра |
[1] Арулампалам, М. С., С. Маскелл, Н. Гордон и Т. Клэпп. Руководство по фильтрам частиц для онлайн-нелинейного/негауссовского байесовского отслеживания. Транзакции IEEE по обработке сигналов. Том 50, № 2, фев 2002, с. 174-188.
[2] Chen, Z. «Bayesian Filtering: From Kalman Filters to Фильтры Частиц, and Beyond». Статистика. Том 182, № 1, 2003, стр. 1-69.
constvel
| cvmeas
| trackingCKF
| trackingEKF
| trackingKF
| trackingUKF