基于卡尔曼滤波的目标跟踪和轨迹预测

资 源 简 介

基于卡尔曼滤波的目标跟踪和轨迹预测

详 情 说 明

卡尔曼滤波作为一种高效的递归算法，在目标跟踪和轨迹预测领域占据核心地位。其核心思想是通过对系统状态的预测和测量结果的不断修正，实现对运动目标的连续跟踪。

在目标跟踪系统中，卡尔曼滤波首先根据目标上一时刻的状态（如位置、速度）建立预测模型，随后结合当前时刻的传感器测量数据（如雷达信号）进行状态更新。这种预测-校正机制能够有效降低噪声干扰，提高跟踪精度。

轨迹预测则更进一步，利用卡尔曼滤波的预测能力，结合目标运动模型（如匀速或匀加速模型），推算出未来时刻的目标位置。这对规避碰撞或路径规划等应用尤为重要。

MATLAB提供了完善的工具包，可便捷实现卡尔曼滤波算法。其矩阵运算能力与可视化工具，特别适合处理雷达信号等时序数据，便于调试和验证跟踪效果。