采用卡尔曼滤波的 ۲ D 目标跟踪

资 源 简 介

采用卡尔曼滤波的 ۲ D 目标跟踪

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2D目标跟踪领域。其核心思想是通过预测-更新两个阶段的循环迭代，实现对运动目标状态的优化估计。

在2D目标跟踪场景中，系统通常将目标的状态定义为包含位置和速度的四维向量（x,y,vx,vy）。卡尔曼滤波通过建立状态转移模型和观测模型来处理目标运动过程中的不确定性。状态转移模型用于预测目标下一时刻的位置，而观测模型则将传感器测量值（如摄像头检测框坐标）与预测状态进行融合。

算法主要包含两个关键阶段：预测阶段根据当前状态和运动模型推算目标的新位置，同时增加过程噪声带来的不确定性；更新阶段则通过测量值校正预测结果，依据卡尔曼增益动态调整对预测值和测量值的信任权重。这种机制使得算法既能平滑观测噪声，又能快速响应目标的突发运动。

对于非线性运动的目标，可以采用扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)等改进算法。实际应用中还需要注意初始化参数的选择，包括过程噪声协方差和观测噪声协方差的合理设定，这些参数直接影响跟踪的响应速度和稳定性。