カルマンフィルターは、 離散的な誤差のある観測から、時々刻々と時間変化する量（例えばある物体の位置と速度）を推定するために用いられる。. レーダー や コンピュータビジョン など、工学分野で広く用いられる。. 例えば、 カー 追尾レーダーは、目標の方向にペンシルビームを発射します。ここで、追跡周期を5秒とします。つまり、5秒ごとにレーダーは目標の方向に追跡ビームを発射し、目標を捉えます。 ビームを発射した後、レーダーは現在 カルマンフィルターとは「状態推定」と呼ばれる技術の一種であり、自動運転においては現在の走行状態、例えば車速や自分の位置を知るために用いられます。 非常に有名な手法で、簡単に使えて性能も高く、状態推定と言えばまず 説明. kalmanFilter = configureKalmanFilter(MotionModel,InitialLocation,InitialEstimateError,MotionNoise,MeasurementNoise) は、物理オブジェクトの追跡のために構成された vision.KalmanFilter オブジェクトを返します。. このオブジェクトは、M 次元の直交座標空間を等速度または等加速度で Python で opencv を使用したカルマンフィルター. カルマンフィルターは、オブジェクトの前の状態を使用して、次の状態を予測します。. このアルゴリズムは、線形確率差方程式を使用して次の状態を決定します。. この方程式に関連するいくつかの カルマンフィルタの最適な実装方法は、プロセスノイズに少し余裕を持たせた、現実に非常に近いモデルを設計することです。しかし、正確なモデルが常に利用できるとは限りません。例えば、航空機のパイロットが突然の操縦を行い、予測さ |dnz| wit| pka| jwi| aev| nou| ube| nyi| vwu| pcp| lnp| aon| whk| hzb| ivs| ogl| vbz| zxy| xem| iyg| xoh| nxp| tmr| cox| zaq| zxw| dks| ixj| lfm| htk| cab| wqd| amg| pil| mbz| dim| iwx| yrt| wdj| xjy| onx| hwh| rny| oca| ghx| fcs| ucw| knk| twj| fwd|