基于卡尔曼滤波的动态目标轨迹预测MATLAB项目

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现卡尔曼滤波算法，对移动目标的实时位置与速度进行状态估计与预测。系统有效滤除传感器噪声，提升导航精度，适用于自动驾驶、无人机等场景的轨迹动态修正与未来路径预测。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的动态目标导航与轨迹预测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于卡尔曼滤波算法的动态目标导航与轨迹预测系统。系统通过状态空间建模和传感器数据融合技术，对移动目标（如无人机、车辆等）的实时位置数据进行处理，有效滤除传感器噪声，动态修正目标的位置与速度信息，并能够预测未来运动轨迹。该系统适用于自动驾驶、无人机导航、智能交通等需要高精度目标跟踪与预测的场景。

功能特性

• 实时状态估计：利用卡尔曼滤波对目标的实时位置和速度进行最优估计
• 多传感器数据融合：融合GPS经纬度坐标与IMU加速度、角速度数据
• 噪声抑制：有效滤除传感器测量噪声，提高定位精度
• 轨迹预测：基于当前状态预测目标未来若干时间步长的运动轨迹
• 不确定性量化：提供状态估计的协方差矩阵，量化估计结果的可信度
• 可视化展示：实时图形化展示目标运动轨迹与预测路径

使用方法

1. 数据准备：准备包含时间戳的传感器原始数据（GPS、IMU等）
2. 参数配置：设置系统噪声参数（过程噪声与观测噪声协方差矩阵）和初始状态
3. 运行系统：执行主程序开始数据处理与轨迹预测
4. 结果获取：系统输出滤波后的状态估计、轨迹预测数据和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MATLAB图形显示功能
• 内存：至少4GB RAM
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，主要包括传感器数据的读取与解析、卡尔曼滤波器的初始化与参数配置、时间更新与测量更新的迭代执行、状态向量的最优估计与协方差计算、未来轨迹的预测推演，以及最终结果的可视化展示功能。该文件作为整个系统的调度中心，协调各功能模块有序工作，完成从原始数据输入到轨迹预测输出的完整处理链条。