主要内容

initctekf

从检测报告中创建常量转速扩展卡尔曼滤波器

页面上倒塌

语法

筛选= initctekf（检测）

描述

示例

过滤器= initctekf（检测）创建并初始化常数转速扩展卡尔曼过滤器从信息包含在检测报告。有关扩展卡尔曼筛选器的更多信息，请参阅trackingEKF。

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.]，在那里ω.是转折率。

例子

崩溃

打开直播脚本

从初始检测报告中创建和初始化2-D常量转盘扩展卡尔曼过滤器对象。

从初始2-D测量中创建检测报告（-250,40），对象位置。假设不相关的测量噪声。

通过添加a将测量值延伸到三维维度Z.- 零零。

检测= objectDetection（0，[ -  250; -40; 0]，'MeasurementNoise'，2.0 *眼睛（3），......'sensorindex'，1，'objectclassid'，1，'ObjectAttributes'{“汽车”，2}）;

从检测报告创建新筛选器并显示过滤器属性。

筛选= initctekf（检测）
过滤器= trackingekf具有属性：状态：[7x1 double] stateComovariance：[7x7 double] stateTransitivefcn：@constturn attransitionjacobianfcn：@constturnjac processnoise：[4x4 double] hasadditive processnoise：0 measurementfcn：@ctmeas测量jacobianfcn：@ctmeasjac测量管理：[3x3 double] hasadditivemeasurementnoise：1启动现有：0

显示国家。

filter.state.
ans =.7×1-250 0 -40 0 0 0 0

显示状态协方差矩阵。

filter.StateCovariance
ans =.7×72.0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2.0000 0 0 0 0 0 0 0 0 100.0000
打开直播脚本

初始化一个2-d恒定turnrate从初始测量在球坐标系由初始检测报告扩展卡尔曼滤波器。如果你想使用球面坐标，那么你必须提供一个测量参数的结构与检测报告的一部分框架字段设置为“球形”。将目标的方位角设定为45度，范围为1000米，范围速率至-4.0 m / s。

帧=“球形”;SensorPos = [25，-40，-10]。';SensorVel = [0; 5; 0];laxes =眼睛（3）;

创建测量参数结构。套'HasElevation'到目前为止假。然后，测量包括方位角，范围和范围率。

measparms = struct（“框架”，框架，'originposition'，sensorpos，......'OriginVelocity'，sensorvel，“方向”，宽松，'HasVelocity'，真实，......'HasElevation'，假）;MEAS = [45; 1000; -4];measnoise = DIAG（[3.0,2,1.0] ^ 2）;检测= objectDetection（0，MEAS，'MeasurementNoise'那......麻疹，'测量参数'，measparms）
检测=具有属性的ObjectDetection：时间：0测量：[3x1 Double] MeasurementNoise：[3x3 Double] SensorIndex：1 ObjectClassID：0 MeasurementParameters：[1x1 struct] ObjectAttributes：{}
筛选= initctekf（检测）;

过滤状态向量。

disp（filter.state）
732.1068 -2.8284 667.1068 2.1716 0 -10.0000 0

输入参数

崩溃

检测报告，指定为一个ObjectDetection.对象。

示例：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

崩溃

扩展卡尔曼滤波器，返回atrackingEKF对象。

算法

  • 该功能假设一秒时间步骤计算过程噪声矩阵。该功能假设加速标准偏差为1米/秒2，以及转速加速标准偏差为1°/ s2。

  • 您可以使用此功能FilterInitializationFCN.A的财产trackerGNN或者trackertomht.对象。

扩展能力

C / C ++代码生成
生成使用MATLAB®编码器™C和C ++代码。

另请参阅

功能

对象

在R2018B中介绍

传感器融合和跟踪工具箱文档

金宝app

自治系统传感器融合和跟踪

自治系统传感器融合和跟踪

下载白皮书