卡爾曼內飾視頻

『壹』 如何用基於opencv的kalman濾波實現視頻中的目標追蹤

步驟一 ：
Kalman這個類需要初始化下面變數：
轉移矩陣，測量矩陣，控制向量(沒有的話，就是0)，過程雜訊協方差矩陣，測量雜訊協方差矩陣，後驗錯誤協方差矩陣，前一狀態校正後的值，當前觀察值。
步驟二：
調用kalman這個類的predict方法得到狀態的預測值矩陣，預測狀態的計算公式如下：
predicted state (x'(k)): x'(k)=A*x(k-1)+B*u(k)
其中x(k-1)為前一狀態的校正值，第一個循環中在初始化過程中已經給定了，後面的循環中Kalman這個類內部會計算。A,B,u(k),也都是給定了的值。這樣進過計算就得到了系統狀態的預測值x'(k)了。
步驟三：
調用kalman這個類的correct方法得到加入觀察值校正後的狀態變數值矩陣，其公式為：
corrected state (x(k)): x(k)=x'(k)+K(k)*(z(k)-H*x'(k))
其中x'(k)為步驟二算出的結果，z(k)為當前測量值，是我們外部測量後輸入的向量。H為Kalman類初始化給定的測量矩陣。K(k)為Kalman增益，其計算公式為：
Kalman gain matrix (K(k)): K(k)=P'(k)*Ht*inv(H*P'(k)*Ht+R)
計算該增益所依賴的變數要麼初始化中給定，要麼在kalman理論中通過其它公式可以計算。
經過步驟三後，我們又重新獲得了這一時刻的校正值，後面就不斷循環步驟二和步驟三即可完成Kalman濾波過程。

『貳』 請問 在哪裡下載 無線感測器網路定位演算法 蒙特卡洛模擬和卡爾曼濾波的matlab代碼 或視頻教學也行。高分求

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『叄』 如何用卡爾曼濾波來做故障診斷

你說的矩陣是狀態轉移矩陣和觀測矩陣吧。卡爾曼濾波是解決實際問題的，觀測矩陣就按照你能觀測到的數據和你感興趣的數據之間的關系來決定，在大多數情況下都是可以直接觀測到的，所以一般是單位矩陣。而狀態轉移矩陣就學問大了，它和你所感興趣的目標的屬性有關，大部分情況下，都是跟蹤勻速小擾動的目標，所以直接使用CV模型就行，當你的目標是機動目標，那就有好多人的研究成果了CA啊CT啊，singer啊，全鄰啊都是用於機動目標的

『肆』 基於卡爾曼濾波的目標跟蹤怎麼做

在cnki上下篇kalman目標跟蹤的碩士論文吧，很多的，當然期刊也可以，不過一般情況下碩士論文講的能詳細點，然後找准一篇仔細研讀，這樣子基本上理論就沒啥問題了，編程就用MATLAB，用C很麻煩，很多演算法都沒有得自己從頭編，matlab集成了很多的演算法的，只要找出來調用就行了。

這里給你說下kalman跟蹤的思路吧：

0.如果你的視頻是實際錄得話，為防止檢測到偽目標，首先要對輸入的圖像進行濾波，簡單的有中值均值濾波。

1.對視頻序列採用背景差分或幀間差分就可以得到運動區域了，這里重點就是背景建模，如果嫌麻煩也就別看什麼單高斯或多高斯的了，直接找一個空幀(沒有運動目標)當背景就OK了，差分後就有了運動區域，然後二值化方便以後的處理。然後視有沒有陰影而進行陰影去除的工作。

2.上邊這步也就是檢測出了運動區域，按你的檢測出來是要給邊邊畫圈，這個在matlab上好好研究研究怎樣提取目標邊緣的點，在原點陣圖圖上把邊緣的點改變成一個同像素值就行了，這樣檢測就完了。

3.跟蹤，首先得找到目標的中心，因為目標不只是一個像素，必須有一個中心來表示它的坐標位置，這個方法自己想啦，什麼取均值求外接矩形中心啊都可以的，然後每一幀都這么做就有一系列的中心坐標了。

4.Kalman，Kalman的作用還是以濾波為主，相當於把第三步的那些坐標都當成信號序列，用Kalman濾波，邊檢測邊濾波，kalman主要記住那5個公式，知道它的遞推過程就基本能編出來了，至於濾波器參數就在參考文獻里找吧，編出來kalman部分的程序沒多少行的，別怕。

5.如果是多目標跟蹤的話就進行目標匹配的工作，相當於每幀都檢測出兩個目標，你要知道最新一幀中的每個分別對應的是前邊幀的哪個目標。

上邊這些給你一個大體的思路，你根據自己的任務選擇做哪些工作，這個題目不難的，要有信心

『伍』 卡爾曼如何直立

直立車經驗總結
1. 車模運動任務分解：車模平衡、車模速度、車模方向。其中，車模的平衡是通過電機的正反向運動實現的；車模的速度是通過控制電機的轉速（實質是通過輸出不同占空比的PWM波來實現的）；車模的方向控制則是通過電機的轉動差速來實現的。其中，車模的直立控制是關鍵，車模的速度控制在小車上表現為調節自身車模傾角達到以給定速度運行的目的。歸根結底，車模的三種控制最終都要回歸到通過調節PWM波分別控制兩個電機的轉速來實現。
2. 陀螺儀和加速度計的安裝問題：兩感測器最好安裝在車模中心或偏下位置，稍微偏上或偏一側也可以，偏一側的話會使方向陀螺儀在左右轉向時輸出有差異，造成不對稱的輸出，對於車模的方向調節會有一定的影響。另外需要注意：陀螺儀輸出的模擬電壓值很小，一般需要放大10倍左右，而加速度計的輸出相對陀螺儀而言較大，並且也符合AD轉換的模擬電壓的范圍，無需再放大。由於購買的陀螺儀和加速度計模塊都是廠家集成處理好的，外接的放大電路已經連接好了，故只需買現成的模塊使用就行了，無需再自個搭建陀螺儀的外接放大電路了。
3. 陀螺儀和加速度計的功能：陀螺儀是用來測量車模的角加速度的，其輸出是與車模前傾或後仰的角速度成正比的模擬電壓值。加速度計是用來測量車模傾角的，其輸出是與車模傾斜角度成正比的
4. 車模的三種控制之間的關系：由於車模的直立控制是關鍵，因此，在控制其他兩個量時，應盡量減少對車模直立控制的干擾。三種控制最終都是通過控制車模的兩個電機來實現，故它們之間存在著一定的聯系。在分析一種控制時，可以先假設另外兩種控制都以達到平衡。從控制的角度看，車模作為一個控制對象，其控制輸入量是兩個電機的轉動速度。
5. 感測器極性問題：感測器安裝在車模的前面或後面（在同一面正著按或反著按）時車模前傾或後仰對應的模擬電壓值可能會相反，這就是感測器的極性問題。比如在車模的轉向控制中使用的車模轉向陀螺儀的Z軸朝上與朝下，對應的車模轉向角速度的極性恰相反，從而影響車模方向控制微分控制量與比例控制量之間的加減關系。測量車模傾角的陀螺儀應該水平安裝（必須注意），而測量車模轉向的陀螺儀則應該豎直安裝。車模在轉彎時既有平動又有轉動，如果陀螺儀安裝的不水平，就會在Z軸方向存在一個分量，該分量可能正也可能負，從而使車模控制彷彿感覺是在上下坡，引起車模的加減速運動。
6. 電機控制的注意事項：對電機的控制要有一個過渡階段，不能一下子使其電壓從正變為負，否則輸出電流變化太大對電機不利。

另外也要注意電機的死區電壓（在0的正負附近區域內）。電機控制中的PWM波的占空比值總是正的，最小為0.
7. 軟體部分說明：由於牽涉到車模的直立控制，演算法的實現對時間要求較為苛刻，可用定時中斷實現相應的控制，但應注意每一步的用時都不應超過定時周期的最小劃分時間（如果是1ms定時，就不能超過1ms）。為了達到平滑控制的目的，可以將速度控制劃分在20*5的控制周期內來實現。演算法的優化有時候也很重要，注意編程時的靈活性。
8. 感測器採集信息的處理：模擬量的採集的處理方法是多次採集求均值作為最終有效值，有時還要捨去前面剛上電時的幾個壞值。對採集回來的模擬電壓值要做單位的統一，故需要經過一定的系數的乘除的轉換才行。
9. 直立控制中涉及到的幾個待定參數：車模的角度補償時間常數Tz（Tg）、陀螺儀比例系數Rgyro、加速度計比例系數Rz、直立陀螺儀的零偏值GyroZeroOffset_stand、方向陀螺儀的零偏值GyroZeroOffset_direction、加速度計的零偏值AccZeroOffset、加速度計的最大值ACC_MAX、最小值ACC_MIN、角度PID參數的P值和D值、速度PID參數的P值和I值、方向PID參數的P值和D值以及電機的死區電壓（也可以不管）等。建議以上各參數盡量都使用動態測量值，比如零偏值可以採用在當前環境下實時採集的值作為有效零偏值，這比預先在一種環境下採集好，

到另一種環境下使用效果好，因為可以有效地抑制陀螺儀的溫漂所帶來的影響。
10. 角度補償時間常數Tz的整定：該參數決定了抑制陀螺儀積分漂移的能力，也決定了車模速度控制中角度跟蹤的速度，同時決定了抑制重力加速度中干擾信號的能力。該參數的調整會同時影響到角度和速度的控制，其中對角度的影響較為顯著。一般取Tz在1~4之間的某個數值（可以是小數），最好取得稍微大一點，開始時可以取3~4秒左右。如果陀螺儀零點漂移很小，可以適當增加該補償時間常數；如果陀螺儀零點漂移大，那麼可以逐步減小這個補償時間常數。在減小時間補償常數時，會發現車模會出現來回擺動的現象。這個現象和車模角度控制時，比例值過大時產生的車模擺動現象一致。故此時可以適當增加角度控制參數中微分參數D來抑制車模擺動的現象。其他參數的整定見官方方案及視頻。
11. 程序中變數的管理：全局變數的定義形式為：
g_fGyroscopeAngleSpeed（陀螺儀角速度變數），打頭的g表示global，全局的意思；下劃線後面的f表示float，單精度浮點型數據，後面的即為要定義的變數，使用英文定義，簡單、易讀。其中f可以換成c：char，n：int，lf：double，ln：long int。 12. 關於濾波的研究：感測器採集回來的模擬電壓值總會摻雜很多干擾信號，為了濾除這些干擾必須進行合理的濾波處理。濾波可以採用軟體濾波和硬體濾波。兩種濾波方法各有優劣，但我們一般

採用軟體濾波。軟體濾波常用的有互補濾波和卡爾曼濾波。互補濾波的效果不及卡爾曼濾波，但對於車模的直立控制已經足夠，為取得更好地濾波效果可以對卡爾曼濾波進行研究。看懂理論不難，關鍵是如何用程序去實現，這才是關鍵。
13. 角度和速度PID參數正定的說明：角度調節：先調P後調D，P值過大，車模震盪，此時增加D值，D過大，車模高頻抖動，此時再增加P值。P參數相當於倒立擺的回復力，這個參數必須大於重力加速度g的等效數值時車模才能夠保持直立。微分參數D相當於阻尼力，它會使車模盡快恢復穩定，保持靜止。速度調節：先調I後調P，I參數可以加快調速速度，過大則會造成車模的震盪，車模來回擺動，此時增加P值，P過大車模前後震盪。P參數的作用是抑制速度調節過程中的過沖，該參數過大會反過來削弱角度調節的P參數的作用。車模的各個參數分別整定完畢後，在車模進入賽道運行時有可能還要調節個別參數以使車模運行的效果更佳。
14. 硬體部分介紹：硬體部分主要分為三個模塊：電源模塊、驅動模塊、控制模塊（主板部分<最小系統>）。設計電路時一定要考慮共地問題，設計的電路板必須要做到所有的元器件的參考地是同一個地。最好為每一個模塊設計一個開關，並配上指示燈。電路結構盡量精巧緊湊，充分利用空間。盡量減少杜邦線的使用，避免車模連線的復雜性。

『陸』 卡爾曼濾波如何預測

很多人將卡爾曼濾波用在股票啊，流量啊的上面，其實不是很科學，卡爾曼濾波運用的是『慣性思維』，在普通的觀測上加入了物體的運動有慣性，加速度很難突變的條件增加准確度。而客流量這種東西並沒有慣性，除非你有相關模型，否則不是很適用卡爾曼濾波。PS：如果你做的是對於一個目標有多個觀測數據，那麼也是可以用卡爾曼濾波的，不過不需要使用狀態轉移矩陣了。對於一般的非機動目標，直接使用離散的常速CV模型作為狀態轉移矩陣，雜訊在速度引入。觀測矩陣要按實際情況，如果是做模擬，可以直接使用單位矩陣

卡爾曼濾波（Kalman filtering）一種利用線性系統狀態方程，通過系統輸入輸出觀測數據，對系統狀態進行最優估計的演算法。由於觀測數據中包括系統中的雜訊和干擾的影響，所以最優估計也可看作是濾波過程。
斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次實現了卡爾曼濾波器。卡爾曼在NASA埃姆斯研究中心訪問時，發現他的方法對於解決阿波羅計劃的軌道預測很有用，後來阿波羅飛船的導航電腦使用了這種濾波器。 關於這種濾波器的論文由Swerling (1958), Kalman (1960)與 Kalman and Bucy (1961)發表。
數據濾波是去除雜訊還原真實數據的一種數據處理技術, Kalman濾波在測量方差已知的情況下能夠從一系列存在測量雜訊的數據中，估計動態系統的狀態. 由於, 它便於計算機編程實現, 並能夠對現場採集的數據進行實時的更新和處理, Kalman濾波是目前應用最為廣泛的濾波方法, 在通信, 導航, 制導與控制等多領域得到了較好的應用。
狀態估計是卡爾曼濾波的重要組成部分。一般來說，根據觀測數據對隨機量進行定量推斷就是估計問題，特別是對動態行為的狀態估計，它能實現實時運行狀態的估計和預測功能。比如對飛行器狀態估計。狀態估計對於了解和控制一個系統具有重要意義，所應用的方法屬於統計學中的估計理論。最常用的是最小二乘估計，線性最小方差估計、最小方差估計、遞推最小二乘估計等。其他如風險准則的貝葉斯估計、最大似然估計、隨機逼近等方法也都有應用。
受雜訊干擾的狀態量是個隨機量，不可能測得精確值，但可對它進行一系列觀測，並依據一組觀測值，按某種統計觀點對它進行估計。使估計值盡可能准確地接近真實值，這就是最優估計。真實值與估計值之差稱為估計誤差。若估計值的數學期望與真實值相等，這種估計稱為無偏估計。卡爾曼提出的遞推最優估計理論，採用狀態空間描述法，在演算法採用遞推形式，卡爾曼濾波能處理多維和非平穩的隨機過程。

『柒』 阿爾特卡爾曼汽車是什麼國家出的

阿爾特卡爾曼汽車是中國生產的，生產商是阿爾特汽車技術股份有限公司。

阿爾特汽車技術股份有限公司2002年9月在北京成立的汽車公司，早期名叫「北京精衛全能科技有限公司」，後更名為「阿爾特（中國）汽車技術有限公司」。該公司主要從事與汽車開發生產相關的技術、技術咨詢以及汽車零配件進出口等業務，奇瑞QQ6的整車設計與開發便是由阿爾特主持完成的。

阿爾特卡爾曼採用了稜角的設計語言，整體造型誇張，並且彰顯硬派SUV的氣息。同時，新車在前燈組、前霧燈以及轉向燈中融入了LED光源。車身方面，新車側面線條較為復雜，而車尾逐漸上揚的線條，使得新車又多了一份運動感。

(7)卡爾曼內飾視頻擴展閱讀

阿爾特卡爾曼車型介紹

2016年4月25日北京車展正式開幕，阿爾特公司在本屆車展上發布了卡爾曼車型。該車在外觀方面採用了獨特的稜角式設計，其全球限量推出10台，售價為1200.00萬元。

卡爾曼基於福特F-450底盤打造，動力搭載6.8L V10發動機。新車內部整體採用了深色調處理，車內飾板及地板採用了深色的木紋材質，黃色/白色的氛圍燈以及星光車頂也提升了內飾質感。