基于MATLAB的粒子滤波实时方向检测与追踪系统

资 源 简 介

该项目利用粒子滤波算法实现运动目标的实时方向检测与追踪，通过系统重采样优化粒子分布。支持连续方向估计与动态目标追踪，适用于视频分析与运动建模。

详 情 说 明

基于粒子滤波的实时方向检测与追踪系统

项目介绍

本项目实现了一个结合方向检测与粒子滤波的目标追踪系统。系统核心利用粒子滤波算法，对运动目标（如机器人、车辆）的方向进行连续、平滑的估计。通过动态预测、权重更新以及系统重采样等策略，有效优化粒子分布，克服非线性、非高斯系统中的状态估计难题。该系统适用于机器人自主导航、智能车辆追踪等多种需要高精度方向感知的实际场景。

功能特性

• 多源数据输入：支持从惯性传感器（如陀螺仪、磁力计）直接读取数据，或对输入视频流进行预处理以提取方向变化信息。
• 粒子滤波核心：采用粒子滤波算法进行状态估计，能够处理复杂的运动模型和观测模型。
• 优化策略：集成系统重采样方法，防止粒子退化，确保估计的长期稳定性和准确性。
• 实时处理：算法设计兼顾效率与精度，能够实现实时的方向估计与输出。
• 结果可视化：提供丰富的输出结果，包括方向估计序列、粒子轨迹、权重分布及置信度指标，便于分析与调试。

使用方法

1. 准备输入数据：

* 传感器数据：准备一个 N×3 的矩阵，列数据依次为时间戳、x轴、y轴、z轴的方向相关数据（如角速度）。 * 视频数据：提供 H×W×3×T 的图像序列，系统内部将调用预处理模块（如光流法）计算方向信息。

1. 配置初始参数：在运行前，需设定关键参数，包括粒子数量、过程噪声方差、观测噪声方差以及初始方向角的可能范围。
2. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成粒子初始化、状态预测、权重更新、重采样及结果输出全过程。
3. 获取输出：系统运行完毕后，将生成方向估计序列、粒子状态历史、权重分布及有效粒子数变化曲线等结果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具包：

* 图像处理工具箱 (若使用视频流输入) * 统计数据与机器学习工具箱 (用于概率计算)

文件说明

主程序文件集成了项目的所有核心功能。它负责读取用户配置的传感器或视频流数据，并据此初始化粒子滤波器的各项参数。在主要的循环处理流程中，该文件实现了对粒子状态的动态预测、基于最新观测数据更新各粒子权重、根据有效粒子数判断并执行系统重采样操作，最终计算并输出每一时刻的最优方向估计值及其相关性能指标。