卡尔曼滤波在Matlab中如何实现多车目标跟踪？

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1. 简介卡尔曼滤波器是目标状态估计计算中常用的滤波器，通过建立目标的状态模型并估计其速度和加速度，能够预测目标未来的位置和速度，从而缩小搜索区域，提高搜索效率。

1 简介

卡尔曼滤波器是目标状态估计算法中常用的滤波器,通过建立目标的状态模型并估计目标的运动速度及加速度,可以对目标质心的未来点进行预测,从而缩小搜索区域,克服由于目标被局部遮挡时造成的跟踪丢失问题。

基于卡尔曼滤波器的运动目标跟踪算法通常有以下步骤。

1)计算运动目标的特征信息。为了对运动目标进行跟踪,首先用外接矩形对运动目标进行标定,然后计算运动目标的质心和外接矩形的宽和高

2)用得到的特征信息初始化卡尔曼滤波器。由于初始化时对目标的速度以及目标外接矩形的变化速度未知,所以对于这几个量初始化为0。

3)用卡尔曼滤波器对下一帧中对应的目标区域进行预测,当下一帧到来后,在预测区域内进行目标匹配。

4)如果匹配,则更新卡尔曼滤波器,并记录下当前帧中的目标信息。基于卡尔曼滤波器的运动目标跟踪算法模型如图1所示。下面将详细讨论其主要步骤。