卡尔曼滤波器 3D 实现

Posted 2023-02-21

【中文标题】卡尔曼滤波器 3D 实现

【英文标题】：Kalman filter 3D implementation

【发布时间】：2016-02-11 13:06:53

【问题描述】：

我想在 OpenCV 中为 r3（X、Y、Z 坐标）中的移动对象实现卡尔曼滤波器。 我试图理解OpenCV documentation 但这真的没有帮助而且非常罕见。

初始化的语法是：

KalmanFilter::KalmanFilter ( int dynamParams, int measureParams, int controlParams = 0, int type = CV_32F)

就我而言，是 dynamParams = 9 和 measureParams=3？

就我而言，transitionMatrix 是什么？

【参考方案1】：

在这种情况下，转换矩阵 A 看起来像：

A = [1, 0, 0, v, 0, 0, a, 0, 0;
     0, 1, 0, 0, v, 0, 0, a, 0;
     0, 0, 1, 0, 0, v, 0, 0, a;
     0, 0, 0, 1, 0, 0, v, 0, 0;
     0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, v, 0;
     0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, v;
     0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0;
     0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0;
     0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]

有

v = dt
a = 0.5*dt^2

见http://campar.in.tum.de/Chair/KalmanFilter

【参考方案2】：

我发现，对于 3D 案例，通常使用位置、速度和加速度。这意味着，对于 OpenCV 实现 dynamParams=9 和 measureParams=3 是正确的。