MATLAB实现的基于扩展卡尔曼滤波的2D视觉与红外异构传感器数据融合系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，实现2D视觉与红外传感器的异构数据同步采集与时间配准。采用扩展卡尔曼滤波算法对两类传感器测量数据融合处理，通过非线性状态估计有效提升目标跟踪精度。

详 情 说 明

基于扩展卡尔曼滤波的2D视觉与红外异类传感器数据融合系统

项目介绍

本项目实现了一套异构传感器数据融合系统，旨在通过扩展卡尔曼滤波（EKF）算法将2D视觉传感器与红外传感器的数据进行有效融合。系统解决了单一传感器在特定环境下的感知局限性问题，如视觉传感器在低光照条件下性能下降，红外传感器在温度均匀场景中探测能力减弱等。通过时空配准和多模态数据融合，系统能够输出更精确、鲁棒的目标跟踪结果。

功能特性

• 异构数据同步采集：实现2D视觉与红外传感器的数据同步采集与时间配准
• 扩展卡尔曼滤波融合：采用EKF算法对两类传感器的测量数据进行非线性状态估计
• 多模态优势互补：消除单一传感器在特定环境下的感知局限
• 精确状态估计：输出目标的位置、速度向量及状态估计不确定性度量
• 实时可视化：提供叠加显示2D视觉框、红外热源点和EKF估计轨迹的可视化界面
• 自适应融合：根据传感器数据质量和置信度动态调整融合权重

使用方法

1. 传感器配置：设置相机和红外传感器的标定参数（内参、外参变换矩阵）
2. 噪声参数设定：配置过程噪声协方差矩阵Q和观测噪声协方差矩阵R
3. 数据输入：提供视觉传感器的目标像素坐标(u,v)和红外传感器的热源坐标(x,y)
4. 运行系统：执行主程序开始数据融合处理
5. 结果获取：查看融合后的目标状态向量、协方差矩阵和融合置信度指标
6. 可视化监控：通过实时可视化界面观察目标跟踪效果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2020b或更高版本
• 内存：至少8GB RAM
• 存储空间：至少1GB可用空间
• 传感器支持：兼容常见2D视觉相机和红外热成像仪

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括传感器数据读取与解析、时间戳同步对齐、坐标系转换与配准、扩展卡尔曼滤波器的初始化与状态预测更新循环、融合结果的质量评估与置信度计算，以及实时可视化显示界面的生成与刷新。该文件通过协调各功能模块的工作流程，实现了从原始传感器数据输入到最终融合结果输出的完整处理链路。