我有一组像Point(x,y). 在汽车在同一条道路上经过这么多路之后，它几乎弄乱了最终的地图。我听说卡尔曼滤波器可以从可用路径中创建一条路径。
任何机构都可以说如何制作吗？我不是计算机科学专业的。所以请向我解释一下这个概念和那些矩阵。然后我会给它们编码。请任何人告诉我这个概念。
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据我所知，卡尔曼滤波器能够组合相同信息的多个来源，以更精确地测量观察到的变量。也可以与多次测量的相同测量设备组合。这是一个很好的介绍：INTRO , AnotherOne
于 2010-08-07T18:30:30.543 回答
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我看不出在这里如何应用卡尔曼滤波器。
我会通过图像处理来解决这个问题，因此粗路径将减少为细线，或者通过路径段上的连续线性回归。
于 2010-10-05T15:12:00.820 回答
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当没有可用的路线图信息时，您可能正在尝试使用检测到的汽车坐标来确定道路的位置。在没有路的情况下尝试创建路，对吗？卡尔曼滤波器旨在平滑从传感器获得的值。当传感器检测到汽车时，传感器可能无法给出汽车的实际位置。它将在 x 和 y 坐标中包含一些错误。在从传感器获取数据时，您必须将这些 x,y 值输入卡尔曼滤波器。或者至少按照从传感器获取的正确顺序。卡尔曼滤波器将为您提供 x 和 y 位置的估计值（平滑值），这将告诉您汽车的大致正确位置。
假设汽车在路中间行驶，这些估计的（过滤的）x,y 值就是您可以作为路中点的值。我现在才看到你的问题。我知道已经晚了，但我希望这有帮助？
于 2011-03-01T11:05:59.817 回答
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我不知道这个问题是否仍然有效，但如果您有兴趣了解更多关于卡尔曼滤波器的信息，我强烈推荐这个简短的 matlab 脚本。即使您没有安装 matlab，它也应该是您可能找到的关于 Kalman 的最简单示例！
于 2010-10-05T15:03:50.557 回答