模拟简单物体二维运动和预测位置
预测数学式
想象一下你正坐在一辆汽车里，在雾中行驶。 你几乎看不到路，但你有一个 GPS 系统可以告诉你你的速度和位置。 问题是，这个 GPS 并不完美； 它有时会产生噪音或不准确的读数。 您如何知道您的实际位置以及行驶速度？
卡尔曼滤波器提供了答案。它结合了：
- 系统（您的汽车）根据其模型预测什么（称为预测步骤）。
- 它接收到的噪声测量结果（在这个类比中是 GPS 读数）产生的估计值在统计上比预测或测量本身更可靠。
卡尔曼滤波器主要有两个步骤：
预测：
x ′ = A x + B u P ′ = A P k − 1 A T + Q \begin{aligned} x^{\prime} & =A x+B u \\ P^{\prime} & =A P_{k-1} A^T+Q \end{aligned} x′P′=Ax+Bu=APk−1AT+Q
- x ′ x^{\prime} x′是预测状态。
- A A A是状态转换模型。
- B B B是控制输入模型。
- u u u是控制向量。
- P ′ P^{\prime} P′是预测估计协方差。
- Q Q Q是过程噪声协方差。
更新：
y = z − H x S = H P ′ H T + R K = P ′ H T S − 1 x = x ′ + K y P = ( I − K H ) P ′ \begin{aligned} y & =z-H x \\ S & =H P^{\prime} H^T+R \\ K & =P^{\prime} H^T S^{-1} \\ x & =x^{\prime}+K y \\ P & =(I-K H) P^{\prime} \end{aligned} ySKxP=z−Hx=HP′HT+R=P′HTS−1=x′+Ky=(I−KH)P′
- y y y是残值
- z z z是测量值
- H H H是观测模型
- S S S是协方差
- R R R是测量噪声协方差
- K K K是卡尔曼增益
- x x x是是更新后的状态估计
- P P P是是更新后的估计协方差
代码处理
安装OpenCV和Matplotlib。
使用 OpenCV 实现卡尔曼滤波器
OpenCV 提供了一个方便的 KalmanFilter 类，让我们可以实现卡尔曼滤波器，而不必陷入数学细节的困境。 在本演示中，我们将模拟对象的简单 2D 运动并使用卡尔曼滤波器来估计其位置。
让我们首先初始化 2D 运动的卡尔曼滤波器。
python
# Initialize the Kalman filter
kalman_2d = cv2.KalmanFilter(4, 2)
kalman_2d.measurementMatrix = np.array([[1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0]], np.float32)
kalman_2d.transitionMatrix = np.array([[1, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]], np.float32)
kalman_2d.processNoiseCov = np.array([[1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]], np.float32) * 1e-4代码释义：
- 我们系统的状态由 4x1 矩阵表示： [ x , y , x ˙ , y ˙ ] [x, y, \dot{x}, \dot{y}] [x,y,x˙,y˙] ，其中 x x x 和 y y y 是二维坐标，并且 x ˙ \dot{x} x˙ 和 y ˙ \dot{y} y˙ 分别表示 x 和 y 方向的速度。
- measurementMatrix 将状态与测量联系起来。在我们的例子中，我们只测量位置，而不测量速度.。
- TransitionMatrix 表示状态转换模型。为简单起见，我们假设速度恒定。
- processNoiseCov 代表与我们的流程相关的噪声。
模拟物体运动和可视化
我们将模拟一个沿直线移动的物体，并在其测量中添加一些噪声。当物体移动时，我们将应用卡尔曼滤波器来估计其真实位置。
- 我们有 200 个预测状态，每个状态都用一个矩阵表示。
- 我们还有 200 个噪声测量，每个都由一个2*1 矩阵表示。
让我们可视化对象的真实路径、噪声测量值以及卡尔曼滤波器估计的路径。
python
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.set_xlim(0, 4 * np.pi)
ax.set_ylim(-1.5, 1.5)
ax.set_title("Kalman Filter in 2D Motion Estimation")
ax.set_xlabel("X Position")
ax.set_ylabel("Y Position")
# Plotting the true path, noisy measurements, and Kalman filter estimations
ax.plot(true_path[:, 0], true_path[:, 1], 'g-', label="True Path")
ax.scatter(np.array(measurements)[:, 0], np.array(measurements)[:, 1], c='red', s=20, label="Noisy Measurements")
ax.plot(np.array(predictions)[:, 0, 0], np.array(predictions)[:, 1, 0], 'b-', label="Kalman Filter Estimation")
ax.legend()
plt.show()代码释义：
- **True Path：**这是对象所采取的实际路径（尽管我们在现实场景中没有这个路径）。
- **Noisy Measurements：**这些是我们从传感器获得的读数，这些读数被噪声破坏了。
- **Kalman Filter Estimations：**这些是卡尔曼滤波器估计的位置，理想情况下应该接近真实路径。
这是我们模拟的 2D 运动的可视化：