我正在使用天花板安装的向下摄像头跟踪移动物体。我已经能够检测到每一帧中所需对象的位置。我正在研究使用卡尔曼滤波器来跟踪对象在场景中的位置和速度，但是我遇到了一个障碍。我已经建立了我的系统，并拥有了卡尔曼滤波器的所有必要部分，除了测量方差。我想为每个测量分配一个有意义的方差，以便校正阶段可以合理地使用新信息。我已经为我的检测到的对象分配了几个测量值，理论上可以用于确定位置的精确度，并且尝试将它们组合起来得出适当的方差。请问我是否正确地处理了这个问题，如果是，有人能指点我继续前进的方向吗？非常感谢任何帮助。
2个回答
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对于迟来的回复，我感到抱歉。在我的上一个项目中，我也亲身遇到了同样的问题。我发现 Gustaf Hendeby 在他的传感器融合讲座幻灯片（幻灯片第10页）中给出的建议非常有价值。
总结如下：
（1）你的测量噪声和过程噪声的信噪比决定了你的滤波器行为。高过程噪声/测量噪声比会使你的滤波器变慢（低通滤波器），这通常会允许更平滑的跟踪；反之，如果你将测量噪声设置得很低，你就实际上拥有了一个高通滤波器，这往往会有更多的抖动。
（2）文献中有许多论文讨论如何正确设置这些噪声模型。然而，通常需要进行大量的“调试”，这取决于您的应用程序。通常，我们可以根据硬件规格来测量/表征测量噪声。因此，建议固定“R”（测量噪声协方差）并调整 Q（过程模型噪声协方差）。
- SunnyIsaLearner
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我认为你是对的。根据这篇文章：
使用卡尔曼滤波进行传感器融合
确定方差是100%实验性的。在我看来，你已经拥有了获取方差良好估计所需的一切。
- Ali
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谢谢 - 似乎我正在正确的轨道上。只需要找到一个将我对目标的了解映射为合理方差度量的函数即可... - Chris
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