2011-03-23 16 views
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मैं एक छत के नीचे वाले कैमरे का उपयोग कर चलती वस्तुओं को ट्रैक करने पर कुछ काम कर रहा हूं। मुझे उस बिंदु पर जाना है जहां मैं प्रत्येक फ्रेम में वांछित वस्तु की स्थिति का पता लगा सकता हूं।काल्मैन ट्रैकिंग - मापन भिन्नता

मैं दृश्य के माध्यम से ऑब्जेक्ट की स्थिति और गति को ट्रैक करने के लिए एक कलमान फ़िल्टर का उपयोग करने में देख रहा हूं और मैं एक ठोकर खा गया हूं। मैंने अपनी प्रणाली स्थापित की है और माप भिन्नता को छोड़कर कलमैन फ़िल्टर के सभी आवश्यक हिस्सों को स्थापित किया है।

मैं प्रत्येक चरण में एक सार्थक भिन्नता असाइन करने में सक्षम होना चाहता हूं ताकि सुधार चरण को समझदारी से नई जानकारी का उपयोग करने की अनुमति मिल सके। मेरे पास मेरे पता लगाए गए ऑब्जेक्ट्स को सौंपा गया कई उपाय हैं जो सिद्धांत में यह निर्धारित करने में उपयोगी हो सकते हैं कि स्थिति कितनी सटीक होनी चाहिए और यह एक उपयुक्त भिन्नता प्राप्त करने के लिए प्रयास करने के लिए तार्किक लगता है।

क्या मैं इसे सही तरीके से देख रहा हूं और यदि ऐसा है, तो क्या कोई मुझे जारी रखने के लिए सही दिशा में इंगित कर सकता है?

किसी भी मदद की बहुत सराहना की।

उत्तर

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मुझे लगता है कि आप सही हैं। इस पोस्ट के अनुसार:
Sensor fusioning with Kalman filter
भिन्नता निर्धारित करना 100% प्रयोगात्मक है। ऐसा लगता है कि आपके पास भिन्नता के अच्छे अनुमान प्राप्त करने के लिए आवश्यक सब कुछ है।

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धन्यवाद - ऐसा लगता है जैसे मैं सही रास्ते पर हूं। बस एक ऐसा फ़ंक्शन ढूंढने की आवश्यकता है जो मेरे लक्ष्य के बारे में समझदार भिन्नता उपायों में जो सामान मुझे जानता है उसे मानचित्र करे ... – Chris

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किसी भी तरह शुभकामनाएँ! – Ali

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देर से उत्तर के लिए खेद है। मैंने व्यक्तिगत रूप से अपनी पिछली परियोजना में एक ही समस्या का सामना किया है। मुझे गुस्ताफ हेंडेबी द्वारा उनके सेंसर फ्यूजन लेक्चर स्लाइड्स (Page 10 of the slides) में बहुत ही मूल्यवान सलाह दी गई।

संक्षेप में:

(1) अपने माप शोर के SNR और अपने प्रक्रिया शोर अपने फिल्टर व्यवहार निर्धारित करता है। एक उच्च प्रक्रिया शोर/माप शोर राशन आपके फ़िल्टर को धीमा कर देता है (कम-पास फ़िल्टर), जो आमतौर पर चिकनी ट्रैकिंग की अनुमति देता है, इसके विपरीत यदि आप अपना माप शोर कम करते हैं, तो आपके पास अनिवार्य रूप से एक उच्च पास फ़िल्टर होता है, जो अधिक होता है घबराना।

(2) इस शोर मॉडल को सही तरीके से सेट करने के तरीके पर चर्चा में कई कागजात हैं। हालांकि, आमतौर पर बहुत सारे "ट्यूनिंग" की आवश्यकता होती है जो आपके आवेदन पर निर्भर करती है। आम तौर पर माप शोर वह है जो हम हार्डवेयर विनिर्देश के आधार पर माप/विशेषता कर सकते हैं। इसलिए एक सिफारिश "आर" (मापन शोर covariance) को ठीक करने और क्यू (प्रक्रिया मॉडल शोर covariance) ट्यून करने के लिए है।

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