基于粒子滤波的MATLAB动态目标视觉跟踪仿真系统

资 源 简 介

本项目运用MATLAB实现了动态目标在二维平面内的运动轨迹模拟与粒子滤波跟踪算法。通过概率估计、状态预测和重采样优化，系统能够高精度跟踪多目标运动，并实时可视化真实轨迹与估计轨迹的对比结果。

详 情 说 明

基于粒子滤波算法的动态目标视觉跟踪仿真系统

项目介绍

本项目是一个用于动态目标跟踪的仿真系统，核心算法基于粒子滤波(Particle Filter)框架。系统能够在二维平面内模拟多个目标的运动过程，并利用粒子滤波算法对目标位置进行概率估计和状态预测。通过重要性采样和系统重采样策略，有效优化粒子分布，提高跟踪精度。项目提供完整的可视化界面，可实时对比分析目标真实轨迹与估计轨迹，并输出详细的误差统计和性能评估指标。

功能特性

• 多目标运动模拟：支持在二维平面内模拟多个目标的运动轨迹，可配置不同的运动模型（如匀速CV、匀加速CA模型）
• 粒子滤波跟踪：采用粒子滤波算法实现目标状态的贝叶斯估计，支持概率性状态预测
• 自适应重采样：集成系统重采样策略，动态优化粒子分布，防止粒子退化现象
• 实时可视化：动态显示目标真实轨迹、估计轨迹及粒子分布的演化过程
• 性能评估：提供均方根误差(RMSE)、跟踪置信区间、算法运行时间、重采样次数等多维度性能指标

使用方法

1. 参数配置：设置目标初始状态（位置、速度等）、过程噪声协方差、观测噪声协方差、粒子数量等参数
2. 运动模型选择：根据实际需求选择匀速运动模型(CV)或匀加速运动模型(CA)
3. 数据输入：导入或生成含噪声的观测数据序列
4. 运行仿真：执行主程序启动跟踪仿真过程
5. 结果分析：查看轨迹对比图、粒子分布动态演化、误差统计等输出结果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：MATLAB基础安装即可运行，无需特殊工具箱

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括运动轨迹的模拟生成、粒子滤波算法的完整实现、重采样过程的执行控制、多种可视化图形的实时渲染以及跟踪性能的量化评估。该文件通过协调各功能模块的工作流程，实现了从参数初始化、数据处理到结果输出的完整仿真链路，为用户提供一站式的动态目标跟踪仿真体验。