在我的項目信息建模

Question

• 傳感器模塊由旋轉攝像頭，收集嘈雜有關移動物體周圍的環境。
• 的信息包括距離，角和相對變化的移動物體的 ..的
• 的限制視野範圍照相機的因此有必要週期性地旋轉攝像機來更新環境的信息。 ..

我一直在尋找算法/方法這些信息模型，以便能夠猜測/預測/ LEA這些對象的運動屬性..

我目前提出的想法是將每個對象的最後n個快照存儲在隊列中。我採用移動物體的位置和速度的加權平均值，但我認爲這是一種可憐的方法...

你能說出一些適合這種情況的標題嗎？

感謝

Answer 1

Kalman {Extended, unscented, ... } filters和particle filters只有後閱讀卡爾曼濾波器。

卡爾曼濾波器利用高斯假設學習並預測來自噪聲數據的正確數據，因此它可能對您有用。如果您需要非高斯方法，請查看粒子濾波器。