用卡尔曼滤波跟踪目标实例

资 源 简 介

用卡尔曼滤波跟踪目标实例

详 情 说 明

卡尔曼滤波是一种经典的递归状态估计算法，广泛应用于目标跟踪领域。其核心思想是通过"预测-修正"的闭环机制，融合系统模型和观测数据，实现对目标状态的优化估计。

我们可以把跟踪过程想象成蒙眼走路：每次迈步（预测）都会产生误差，但通过手杖触地（测量）获取反馈来修正方向。卡尔曼滤波正是这样不断调整预测和测量权重的动态平衡过程。

在目标跟踪中，系统会维护目标的位置、速度等状态量。每个周期分为两个阶段： 预测阶段：根据运动模型推算目标新状态（如匀速模型预测下一帧位置） 更新阶段：当获得实际观测数据（如检测框坐标）后，将预测值与测量值按可信度加权融合

这种机制能有效处理传感器噪声和短暂遮挡：当测量可信度高时更依赖观测数据；当目标丢失时，仍能基于运动模型持续预测轨迹。其数学本质是通过协方差矩阵量化不确定性，实现最优线性无偏估计。