26、车辆跟踪与空气污染数据可视化研究

车辆跟踪与空气污染数据可视化研究

车辆跟踪算法

在车辆环境中进行车辆跟踪，可按照以下步骤进行：
1. 建立数学模型 ：使用微分方程为跟踪框架建立数学模型。
2. 定义状态向量 ：利用该模型，为跟踪框架的下一个状态和上一个状态定义状态向量。
3. 预测状态值 ：使用过去的状态值，通过预测方程（1）来发现状态的下一个预测值。
4. 计算方差 ：计算与未知准确值预测相关的方差，这是我们需要找出的。
5. 确定测量向量 ：使用方程（2）来确定测量向量。
6. 计算卡尔曼增益 ：利用方程，结合步骤4中的方差矩阵以及测量噪声的协方差，计算卡尔曼增益。
7. 估计状态值 ：利用测量更新方程来找到状态的估计值。

在模拟过程中，使用MATLAB软件对不同速度（低速、中速和高速）的车辆进行模拟。不同速度车辆的加速度如下表所示：
| 车辆速度 | 加速度 |
| ---- | ---- |
| 低速 | U = 3 m/s² |
| 中速 | U = 4 m/s² |
| 高速 | U = 5 m/s² |

在不同时间，相对于均值和方差的测量以及位置的最优估计为：ŝtjt = ŝtjt - 1 = mt。估计误差的方差为：σx²(t1) = σm1²。在时间t2时列车处于相同位置，预测位置为m1。

当未