卡尔曼内饰视频

『壹』 如何用基于opencv的kalman滤波实现视频中的目标追踪

步骤一 ：
Kalman这个类需要初始化下面变量：
转移矩阵，测量矩阵，控制向量(没有的话，就是0)，过程噪声协方差矩阵，测量噪声协方差矩阵，后验错误协方差矩阵，前一状态校正后的值，当前观察值。
步骤二：
调用kalman这个类的predict方法得到状态的预测值矩阵，预测状态的计算公式如下：
predicted state (x'(k)): x'(k)=A*x(k-1)+B*u(k)
其中x(k-1)为前一状态的校正值，第一个循环中在初始化过程中已经给定了，后面的循环中Kalman这个类内部会计算。A,B,u(k),也都是给定了的值。这样进过计算就得到了系统状态的预测值x'(k)了。
步骤三：
调用kalman这个类的correct方法得到加入观察值校正后的状态变量值矩阵，其公式为：
corrected state (x(k)): x(k)=x'(k)+K(k)*(z(k)-H*x'(k))
其中x'(k)为步骤二算出的结果，z(k)为当前测量值，是我们外部测量后输入的向量。H为Kalman类初始化给定的测量矩阵。K(k)为Kalman增益，其计算公式为：
Kalman gain matrix (K(k)): K(k)=P'(k)*Ht*inv(H*P'(k)*Ht+R)
计算该增益所依赖的变量要么初始化中给定，要么在kalman理论中通过其它公式可以计算。
经过步骤三后，我们又重新获得了这一时刻的校正值，后面就不断循环步骤二和步骤三即可完成Kalman滤波过程。

『贰』 请问 在哪里下载 无线传感器网络定位算法 蒙特卡洛仿真和卡尔曼滤波的matlab代码 或视频教学也行。高分求

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『叁』 如何用卡尔曼滤波来做故障诊断

你说的矩阵是状态转移矩阵和观测矩阵吧。卡尔曼滤波是解决实际问题的，观测矩阵就按照你能观测到的数据和你感兴趣的数据之间的关系来决定，在大多数情况下都是可以直接观测到的，所以一般是单位矩阵。而状态转移矩阵就学问大了，它和你所感兴趣的目标的属性有关，大部分情况下，都是跟踪匀速小扰动的目标，所以直接使用CV模型就行，当你的目标是机动目标，那就有好多人的研究成果了CA啊CT啊，singer啊，全邻啊都是用于机动目标的

『肆』 基于卡尔曼滤波的目标跟踪怎么做

在cnki上下篇kalman目标跟踪的硕士论文吧，很多的，当然期刊也可以，不过一般情况下硕士论文讲的能详细点，然后找准一篇仔细研读，这样子基本上理论就没啥问题了，编程就用MATLAB，用C很麻烦，很多算法都没有得自己从头编，matlab集成了很多的算法的，只要找出来调用就行了。

这里给你说下kalman跟踪的思路吧：

0.如果你的视频是实际录得话，为防止检测到伪目标，首先要对输入的图像进行滤波，简单的有中值均值滤波。

1.对视频序列采用背景差分或帧间差分就可以得到运动区域了，这里重点就是背景建模，如果嫌麻烦也就别看什么单高斯或多高斯的了，直接找一个空帧(没有运动目标)当背景就OK了，差分后就有了运动区域，然后二值化方便以后的处理。然后视有没有阴影而进行阴影去除的工作。

2.上边这步也就是检测出了运动区域，按你的检测出来是要给边边画圈，这个在matlab上好好研究研究怎样提取目标边缘的点，在原位图图上把边缘的点改变成一个同像素值就行了，这样检测就完了。

3.跟踪，首先得找到目标的中心，因为目标不只是一个像素，必须有一个中心来表示它的坐标位置，这个方法自己想啦，什么取均值求外接矩形中心啊都可以的，然后每一帧都这么做就有一系列的中心坐标了。

4.Kalman，Kalman的作用还是以滤波为主，相当于把第三步的那些坐标都当成信号序列，用Kalman滤波，边检测边滤波，kalman主要记住那5个公式，知道它的递推过程就基本能编出来了，至于滤波器参数就在参考文献里找吧，编出来kalman部分的程序没多少行的，别怕。

5.如果是多目标跟踪的话就进行目标匹配的工作，相当于每帧都检测出两个目标，你要知道最新一帧中的每个分别对应的是前边帧的哪个目标。

上边这些给你一个大体的思路，你根据自己的任务选择做哪些工作，这个题目不难的，要有信心

『伍』 卡尔曼如何直立

直立车经验总结
1. 车模运动任务分解：车模平衡、车模速度、车模方向。其中，车模的平衡是通过电机的正反向运动实现的；车模的速度是通过控制电机的转速（实质是通过输出不同占空比的PWM波来实现的）；车模的方向控制则是通过电机的转动差速来实现的。其中，车模的直立控制是关键，车模的速度控制在小车上表现为调节自身车模倾角达到以给定速度运行的目的。归根结底，车模的三种控制最终都要回归到通过调节PWM波分别控制两个电机的转速来实现。
2. 陀螺仪和加速度计的安装问题：两传感器最好安装在车模中心或偏下位置，稍微偏上或偏一侧也可以，偏一侧的话会使方向陀螺仪在左右转向时输出有差异，造成不对称的输出，对于车模的方向调节会有一定的影响。另外需要注意：陀螺仪输出的模拟电压值很小，一般需要放大10倍左右，而加速度计的输出相对陀螺仪而言较大，并且也符合AD转换的模拟电压的范围，无需再放大。由于购买的陀螺仪和加速度计模块都是厂家集成处理好的，外接的放大电路已经连接好了，故只需买现成的模块使用就行了，无需再自个搭建陀螺仪的外接放大电路了。
3. 陀螺仪和加速度计的功能：陀螺仪是用来测量车模的角加速度的，其输出是与车模前倾或后仰的角速度成正比的模拟电压值。加速度计是用来测量车模倾角的，其输出是与车模倾斜角度成正比的
4. 车模的三种控制之间的关系：由于车模的直立控制是关键，因此，在控制其他两个量时，应尽量减少对车模直立控制的干扰。三种控制最终都是通过控制车模的两个电机来实现，故它们之间存在着一定的联系。在分析一种控制时，可以先假设另外两种控制都以达到平衡。从控制的角度看，车模作为一个控制对象，其控制输入量是两个电机的转动速度。
5. 传感器极性问题：传感器安装在车模的前面或后面（在同一面正着按或反着按）时车模前倾或后仰对应的模拟电压值可能会相反，这就是传感器的极性问题。比如在车模的转向控制中使用的车模转向陀螺仪的Z轴朝上与朝下，对应的车模转向角速度的极性恰相反，从而影响车模方向控制微分控制量与比例控制量之间的加减关系。测量车模倾角的陀螺仪应该水平安装（必须注意），而测量车模转向的陀螺仪则应该竖直安装。车模在转弯时既有平动又有转动，如果陀螺仪安装的不水平，就会在Z轴方向存在一个分量，该分量可能正也可能负，从而使车模控制仿佛感觉是在上下坡，引起车模的加减速运动。
6. 电机控制的注意事项：对电机的控制要有一个过渡阶段，不能一下子使其电压从正变为负，否则输出电流变化太大对电机不利。

另外也要注意电机的死区电压（在0的正负附近区域内）。电机控制中的PWM波的占空比值总是正的，最小为0.
7. 软件部分说明：由于牵涉到车模的直立控制，算法的实现对时间要求较为苛刻，可用定时中断实现相应的控制，但应注意每一步的用时都不应超过定时周期的最小划分时间（如果是1ms定时，就不能超过1ms）。为了达到平滑控制的目的，可以将速度控制划分在20*5的控制周期内来实现。算法的优化有时候也很重要，注意编程时的灵活性。
8. 传感器采集信息的处理：模拟量的采集的处理方法是多次采集求均值作为最终有效值，有时还要舍去前面刚上电时的几个坏值。对采集回来的模拟电压值要做单位的统一，故需要经过一定的系数的乘除的转换才行。
9. 直立控制中涉及到的几个待定参数：车模的角度补偿时间常数Tz（Tg）、陀螺仪比例系数Rgyro、加速度计比例系数Rz、直立陀螺仪的零偏值GyroZeroOffset_stand、方向陀螺仪的零偏值GyroZeroOffset_direction、加速度计的零偏值AccZeroOffset、加速度计的最大值ACC_MAX、最小值ACC_MIN、角度PID参数的P值和D值、速度PID参数的P值和I值、方向PID参数的P值和D值以及电机的死区电压（也可以不管）等。建议以上各参数尽量都使用动态测量值，比如零偏值可以采用在当前环境下实时采集的值作为有效零偏值，这比预先在一种环境下采集好，

到另一种环境下使用效果好，因为可以有效地抑制陀螺仪的温漂所带来的影响。
10. 角度补偿时间常数Tz的整定：该参数决定了抑制陀螺仪积分漂移的能力，也决定了车模速度控制中角度跟踪的速度，同时决定了抑制重力加速度中干扰信号的能力。该参数的调整会同时影响到角度和速度的控制，其中对角度的影响较为显著。一般取Tz在1~4之间的某个数值（可以是小数），最好取得稍微大一点，开始时可以取3~4秒左右。如果陀螺仪零点漂移很小，可以适当增加该补偿时间常数；如果陀螺仪零点漂移大，那么可以逐步减小这个补偿时间常数。在减小时间补偿常数时，会发现车模会出现来回摆动的现象。这个现象和车模角度控制时，比例值过大时产生的车模摆动现象一致。故此时可以适当增加角度控制参数中微分参数D来抑制车模摆动的现象。其他参数的整定见官方方案及视频。
11. 程序中变量的管理：全局变量的定义形式为：
g_fGyroscopeAngleSpeed（陀螺仪角速度变量），打头的g表示global，全局的意思；下划线后面的f表示float，单精度浮点型数据，后面的即为要定义的变量，使用英文定义，简单、易读。其中f可以换成c：char，n：int，lf：double，ln：long int。 12. 关于滤波的研究：传感器采集回来的模拟电压值总会掺杂很多干扰信号，为了滤除这些干扰必须进行合理的滤波处理。滤波可以采用软件滤波和硬件滤波。两种滤波方法各有优劣，但我们一般

采用软件滤波。软件滤波常用的有互补滤波和卡尔曼滤波。互补滤波的效果不及卡尔曼滤波，但对于车模的直立控制已经足够，为取得更好地滤波效果可以对卡尔曼滤波进行研究。看懂理论不难，关键是如何用程序去实现，这才是关键。
13. 角度和速度PID参数正定的说明：角度调节：先调P后调D，P值过大，车模震荡，此时增加D值，D过大，车模高频抖动，此时再增加P值。P参数相当于倒立摆的回复力，这个参数必须大于重力加速度g的等效数值时车模才能够保持直立。微分参数D相当于阻尼力，它会使车模尽快恢复稳定，保持静止。速度调节：先调I后调P，I参数可以加快调速速度，过大则会造成车模的震荡，车模来回摆动，此时增加P值，P过大车模前后震荡。P参数的作用是抑制速度调节过程中的过冲，该参数过大会反过来削弱角度调节的P参数的作用。车模的各个参数分别整定完毕后，在车模进入赛道运行时有可能还要调节个别参数以使车模运行的效果更佳。
14. 硬件部分介绍：硬件部分主要分为三个模块：电源模块、驱动模块、控制模块（主板部分<最小系统>）。设计电路时一定要考虑共地问题，设计的电路板必须要做到所有的元器件的参考地是同一个地。最好为每一个模块设计一个开关，并配上指示灯。电路结构尽量精巧紧凑，充分利用空间。尽量减少杜邦线的使用，避免车模连线的复杂性。

『陆』 卡尔曼滤波如何预测

很多人将卡尔曼滤波用在股票啊，流量啊的上面，其实不是很科学，卡尔曼滤波运用的是‘惯性思维’，在普通的观测上加入了物体的运动有惯性，加速度很难突变的条件增加准确度。而客流量这种东西并没有惯性，除非你有相关模型，否则不是很适用卡尔曼滤波。PS：如果你做的是对于一个目标有多个观测数据，那么也是可以用卡尔曼滤波的，不过不需要使用状态转移矩阵了。对于一般的非机动目标，直接使用离散的常速CV模型作为状态转移矩阵，噪声在速度引入。观测矩阵要按实际情况，如果是做仿真，可以直接使用单位矩阵

卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。
斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表。
数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术, Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态. 由于, 它便于计算机编程实现, 并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理, Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法, 在通信, 导航, 制导与控制等多领域得到了较好的应用。
状态估计是卡尔曼滤波的重要组成部分。一般来说，根据观测数据对随机量进行定量推断就是估计问题，特别是对动态行为的状态估计，它能实现实时运行状态的估计和预测功能。比如对飞行器状态估计。状态估计对于了解和控制一个系统具有重要意义，所应用的方法属于统计学中的估计理论。最常用的是最小二乘估计，线性最小方差估计、最小方差估计、递推最小二乘估计等。其他如风险准则的贝叶斯估计、最大似然估计、随机逼近等方法也都有应用。
受噪声干扰的状态量是个随机量，不可能测得精确值，但可对它进行一系列观测，并依据一组观测值，按某种统计观点对它进行估计。使估计值尽可能准确地接近真实值，这就是最优估计。真实值与估计值之差称为估计误差。若估计值的数学期望与真实值相等，这种估计称为无偏估计。卡尔曼提出的递推最优估计理论，采用状态空间描述法，在算法采用递推形式，卡尔曼滤波能处理多维和非平稳的随机过程。

『柒』 阿尔特卡尔曼汽车是什么国家出的

阿尔特卡尔曼汽车是中国生产的，生产商是阿尔特汽车技术股份有限公司。

阿尔特汽车技术股份有限公司2002年9月在北京成立的汽车公司，早期名叫“北京精卫全能科技有限公司”，后更名为“阿尔特（中国）汽车技术有限公司”。该公司主要从事与汽车开发生产相关的技术、技术咨询以及汽车零配件进出口等业务，奇瑞QQ6的整车设计与开发便是由阿尔特主持完成的。

阿尔特卡尔曼采用了棱角的设计语言，整体造型夸张，并且彰显硬派SUV的气息。同时，新车在前灯组、前雾灯以及转向灯中融入了LED光源。车身方面，新车侧面线条较为复杂，而车尾逐渐上扬的线条，使得新车又多了一份运动感。

(7)卡尔曼内饰视频扩展阅读

阿尔特卡尔曼车型介绍

2016年4月25日北京车展正式开幕，阿尔特公司在本届车展上发布了卡尔曼车型。该车在外观方面采用了独特的棱角式设计，其全球限量推出10台，售价为1200.00万元。

卡尔曼基于福特F-450底盘打造，动力搭载6.8L V10发动机。新车内部整体采用了深色调处理，车内饰板及地板采用了深色的木纹材质，黄色/白色的氛围灯以及星光车顶也提升了内饰质感。