This m

资 源 简 介

This m

详 情 说 明

在机器追踪问题中，状态估计是核心环节。本文介绍一种基于minimax滤波器的解决方案，特别适用于车辆追踪场景。minimax滤波器采用博弈论思想，在系统存在不确定性时提供最坏情况下的最优估计，比传统卡尔曼滤波更具鲁棒性。

当系统具有先验知识（如车辆被约束在特定道路上行驶）时，可以进一步采用约束minimax滤波器。这种改进算法将道路约束条件融入估计过程，通过限制可行解空间来提高估计精度。约束处理通常采用投影法或拉格朗日乘数法，将不符合道路几何的估计结果投影到允许区域内。

值得注意的是，这种带约束的状态估计方法不仅能减少位置误差，还能有效处理GPS信号丢失等异常情况。当传感器数据不可靠时，道路约束可作为重要的补充信息源，保证追踪系统的连续性。