kalman-filter

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我使用BLE（藍牙低功耗）室內定位系統的RSSI和三邊測量算法。問題是如何使用RSSI找到精確的距離。每次，信標都會給出不同的RSSI值，因爲有些干擾。我讀過卡爾曼濾波器可以在一定程度上解決這個問題，但我該如何使用卡爾曼濾波器？據我所知，有兩個功能。一個是預測，另一個是更正。但我應該從哪裏開始？

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如何從CLLocationManager獲取過濾的指南針標題值？

我的應用程序需要在屏幕上的標題欄上顯示流暢的標題值。但是，標題值我喜歡的文章： 275.134063720703 275.557250976562 275.518890380859 272.912872314453 269.957977294922 273.501312255859 272.390350341797 273.241363525391 275.25027465820

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卡爾曼濾波協方差在預測步驟中不會增加？

我有一個擴展的卡爾曼濾波器（EKF），並且仍然難以理解協方差矩陣P，它表示濾波器輸出的不確定性。據我理解：在預測步驟中的協方差矩陣將增加由於噪聲Q和由項P所表示的預測的不確定度= APA + Q. 在我的情況，A具有對角線形式和A的值都小於1，導致預測步驟後P的值更小。因此預測結果的確定性更高。這是真的嗎？如果是的話，有人可以給我解釋一下嗎？謝謝！

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使用OpenCV跟蹤物體的多攝像機校準

我有一些問題讓更多有經驗的OpenCV用戶關於製作多攝像機跟蹤程序。因此，爲了快速提出一個問題，我想用多臺攝像機跟蹤多個對象。我想達到的結果或多或少是這樣的： https://www.youtube.com/watch?v=7Dy9co0mWY0 最終我得出結論，我想用卡爾曼濾波器進行跟蹤。我想問的問題是：有沒有辦法來校準基礎上，像那些在視頻鏈接視頻數據集多個攝像頭？它能以某種方式自動完成嗎？我

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OpenCV KalmanFilter Python3將不起作用

我嘗試在python中使用開放式cv的卡爾曼濾波器。每次我調用「正確」函數時，它都會崩潰。我認爲這裏的代碼是不言自明的。是我嗎？ OpenCV？ python綁定（即它可以在C++中工作）？任何幫助歡迎。啞代碼和輸出都低於或on github #!/usr/bin/env python3 import numpy as np import cv2, numpy as np kalma

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如何過濾異常溫度和溼度傳感器值

溫度和溼度傳感器會不時得到像80度這樣的異常值。如何過濾異常溫度和溼度傳感器值？卡爾曼過濾解決方案以過濾出異常值。

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來自加速度計的速度

我得出的結論是，無法確定在android設備中給定加速度計的速度。假設我的初始速度爲零用於獲取積分模式中的速度將是 v_ib_b = old_v_ib_b + f_ib_b * dt , 其中v_ib_b是沿着主體軸線解決了在慣性體框架的速度和f_ib_b是由所述加速度計所測量的力。如果我想計算在本地導航框架ENU智能電話下列公式可用於的速度（簡化Bortz方程忽略科里奧利/划槳和傳輸速率）

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卡爾曼濾波器在2D對象跟蹤中沒有輸出

我正在嘗試在python中應用卡爾曼濾波器，用於跟蹤球的位置。我已經可以檢測到它，但仍然有一些我想消除的噪音。我測量了兩個變量 - x和y位置 - 並且有四個變量我希望得到 - x和y位置和x和y速度 - 但我沒有得到。當我在屏幕上顯示x0，y0，vy和vx時，我會得到「[.0]」。另一個問題是，我無法控制矩陣應用到kalman.predict（）函數，因爲我得到以下錯誤： OpenCV Err

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計算一個人在視頻中的停留時間

我正在研究一些機器學習項目，其中我跟蹤了卡爾曼濾波器跟蹤器。我想要計算出每個人在視頻中有多少時間。我嘗試使用以下邏輯：假設人員出現在5個幀中，並且視頻FPS是15，那麼我們可以說在視頻中人是（5 * 15）75秒。注： -我假定&硬編碼的代碼中的FPS值。我沒有找到任何獲得FPS的方法，因爲我傳遞了用於追蹤的視頻幀。但問題是如果我硬編碼的FPS值，所以每當FPS改變（我不知道什麼時候），我

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如何在Python中使用卡爾曼濾波器來獲取位置數據？

[編輯] @Claudio的答案給了我一個關於如何過濾掉異常值的非常好的提示。我確實想開始在我的數據上使用卡爾曼濾波器。所以我改變了下面的示例數據，以便它具有微妙的變化噪音，這並不是那麼極端（我也看到很多）。如果其他人可以給我一些關於如何在我的數據上使用PyKalman的方向，那將是非常棒的。 [/編輯] 對於一個機器人項目，我試圖用相機跟蹤風箏。我使用Python進行編程，並在下面粘貼了一些嘈雜