计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
24期
225-227
,共3页
交互式多模型算法%卡尔曼滤波%机动目标跟踪%视觉伺服机器人
交互式多模型算法%卡爾曼濾波%機動目標跟蹤%視覺伺服機器人
교호식다모형산법%잡이만려파%궤동목표근종%시각사복궤기인
将交互式多模型(IMM)算法应用于视觉伺服机器人对机动目标的跟踪.使用匀速运动(CV)和匀加速运动(CA)模型表示目标的两种运动状态,利用马尔可夫链进行模型切换,根据目标前一时刻的状态和当前的观测值,预测目标当前的状态.在Matlab上对IMM滤波算法和Kalman滤波算法进行了仿真实验研究,结果表明,不管目标处于何种运动状态,IMM算法估计量的误差均值都比Kalman滤波算法的误差均值小,尤以目标作机动运动时更为突出,证明了应用IMM算法可以提高跟踪机动目标的精度.
將交互式多模型(IMM)算法應用于視覺伺服機器人對機動目標的跟蹤.使用勻速運動(CV)和勻加速運動(CA)模型錶示目標的兩種運動狀態,利用馬爾可伕鏈進行模型切換,根據目標前一時刻的狀態和噹前的觀測值,預測目標噹前的狀態.在Matlab上對IMM濾波算法和Kalman濾波算法進行瞭倣真實驗研究,結果錶明,不管目標處于何種運動狀態,IMM算法估計量的誤差均值都比Kalman濾波算法的誤差均值小,尤以目標作機動運動時更為突齣,證明瞭應用IMM算法可以提高跟蹤機動目標的精度.
장교호식다모형(IMM)산법응용우시각사복궤기인대궤동목표적근종.사용균속운동(CV)화균가속운동(CA)모형표시목표적량충운동상태,이용마이가부련진행모형절환,근거목표전일시각적상태화당전적관측치,예측목표당전적상태.재Matlab상대IMM려파산법화Kalman려파산법진행료방진실험연구,결과표명,불관목표처우하충운동상태,IMM산법고계량적오차균치도비Kalman려파산법적오차균치소,우이목표작궤동운동시경위돌출,증명료응용IMM산법가이제고근종궤동목표적정도.
