激光雷达数据作为观测讲解卡尔曼滤波器

本文介绍了如何使用卡尔曼滤波器进行障碍物跟踪,通过激光雷达数据校正预测,降低测量误差。文章详细阐述了初始化、预测、观测等步骤,并提供了相关代码示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在这里插入图片描述

可以通过传感器获取障碍物的位置、速度;
但是任何测量结果都是有误差的。

因此需要在传感器测量结果的基础上,
进行跟踪,以此来保证障碍物的位置、速度等信息不会发生突变。
所谓的跟踪就是通过运动模型来递推障碍物的位置、速度等信息。

最经典的跟踪算法是卡尔曼滤波器。可应用于障碍物跟踪和多传感器融合定位

用障碍物跟踪为例子介绍卡尔曼滤波器。

卡尔曼滤波器就是根据上一时刻的状态,预测当前时刻的状态,将预测的状态与当前时刻的测量值进行加权,加权后的结果才认为是当前的实际状态,而不是仅仅听信当前的测量值。

初始化(Initialization)

假设有个小车在道路上向右侧匀速运动,我们在左侧安装了一个测量小车距离和速度传感器,传感器每1秒测一次小车的位置s和速度v,如下图所示。
在这里插入图片描述

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

小秋slam实战

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值