主要内容

initctckf.

从检测报告中创建常量转弯速率跟踪Cubature Kalman滤波器

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句法

ckf = intctckf（检测）

描述

例子

CKF.= intctckf（检测）基于在中提供的信息初始化常数转弯率Cubature Kalman滤波器以进行对象跟踪ObjectDetection.目的，检测。

该函数用与相同的惯例初始化恒定的转速状态概况和CTMEAS.，[X;V.X;y;V.y;ω.;Z.;V.Z.]， 在哪里ω.是转折率。

例子

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创建一个转弯速率跟踪Cubature Kalman Filter对象，trackingckf.，来自初始检测报告。检测报告由矩形坐标中的Kalman滤波器状态的初始3-D位置测量进行。您可以使用恒定转速测量功能获得3-D位置测量，CTMEAS.。

此示例使用坐标，x = 1，y = 3，z = 0和3-D位置测量噪声[1 0.2 0;0.2 2 0;0 0 1]。

检测= ObjectDetection（0，[1; 3; 0]，'MeasurementNoise'，[1 0.2 0;0.2 2 0;0 0 1]）;

采用initctckf.创建一个trackingckf.在提供的位置初始化并使用上面定义的测量噪声初始化。

ckf = intctckf（检测）
CKF = TrackingCCKF具有属性：状态：[7x1 Double] StateComovariance：[7x7 Double] StateTransitiveFCN：@Constturn ProcessNoise：[4x4 Double] HasadditiveProcessNoise：0 MeasurementFCN：@CTMEAS MeasurementNoise：[3x3 Double] HasadditiveMeasurementNoise：1

检查状态的值和测量噪声。验证过滤器状态，ckf.state.，具有与检测测量相同的位置组件，检测。

ckf.state.
ans =.7×11 0 3 0 0 0 0

验证过滤器测量噪音，ckf.measurementnoise.，与之相同检测..AsurementNoise.价值观。

ckf.measurementnoise.
ans =.3×31.0000 0.2000 0 0.2000 2.0000 0 0 0 1.0000
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创建一个常数转速跟踪Cubature Kalman Filter对象，trackingckf.，来自初始检测报告。检测报告由球形坐标中的卡尔曼滤波器状态的初始3-D位置测量进行。您可以使用恒定转速测量功能获得3-D位置测量，CTMEAS.。

此示例使用坐标，az= 30，e1 = 5，r = 100，rr = 4和测量噪音诊断（[2.5,2.5,0.5,1]。^ 2）。

meas = [30; 5; 100; 4];measnoise = diag（[2.5,2.5,0.5,1]。^ 2）;

使用测量参数财产的财产检测对象定义框架。未定义时，该字段测量参数struct使用默认值。在该示例中，传感器位置，传感器速度，方向，升降和范围率标志是默认的。

measparams = struct（'框架'那'球形'）;检测= ObjectDetection（0，MEA，'MeasurementNoise'，麻疹，......'测量参数'，measparams）
检测=具有属性的ObjectDetection：时间：0测量：[4x1双]测量管理：[4x4 double] sensorIndex：1 objectclassid：0测量参数：[1x1 struct] ObjectAttributes：{}

采用initctckf.创建一个trackingckf.在提供的位置初始化并使用上面定义的测量噪声初始化。

ckf = intctckf（检测）
ckf = trackingckf具有属性：状态：[7x1 double] stateComovariance：[7x7 Double] stateTransitiveFCN：@Constturn ProcessNoise：[4x4 Double] HasadditiveProcessNoise：0 MeasurementFCN：@CTMEAS MeasurementNoise：[4x4 Double] HasadDitiveMeasurementNoise：1

验证过滤器状态是否产生相同的测量值。

meas2 = ctmeas（ckf.state，measparams）
meas2 =4×130.0000 5.0000 10000 100.0000 4.0000

输入参数

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检测报告，指定为一个ObjectDetection.目的。

例子：检测= ObjectDetection（0，[1; 4.5; 3]，'MeasurementNoise'，[1.0 0 0; 0 2.0 0; 0 0 1.5]）

输出参数

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对象跟踪的恒定转速Cubature Kalman滤波器，返回AStrackingckf.目的。

算法

  • 该功能根据单位加速标准偏差和单位角加速度标准偏差计算过程噪声矩阵。

  • 您可以使用此功能FilterInitializationFCN.财产trackertomht.和Trackergnn.系统对象。

扩展能力

C / C ++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和C ++代码。

也可以看看

功能

对象

在R2018B中介绍

传感器融合和跟踪工具箱文档

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自治系统传感器融合和跟踪

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