vision.KalmanFilter.predict

测量预测

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语法

[z_pred,x_pred,P_pred] = predict(kalmanFilter)

[z_pred,x_pred,P_pred] = predict(kalmanFilter,u)

[z_pred,x_pred,P_pred] =预测(kalmanFilter）返回下一个时间步(例如，下一个视频帧)的测量、状态和状态估计误差协方差的预测。目标用预测结果覆盖卡尔曼滤波器的内部状态和协方差。

[z_pred,x_pred,P_pred] =预测(kalmanFilter，u）此外，还允许您指定控制输入，u。此语法在设置控件模型时适用，B。

使用预测和正确的基于检测结果的功能。

当检测到跟踪对象时，使用预测和正确的功能与卡尔曼滤波对象和检测测量。按以下顺序调用函数:

[…[预测]kalmanFilter);[…=正确的kalmanFilter，测量);

当未检测到跟踪对象时，调用预测函数，但不是正确的方法。当跟踪对象丢失或遮挡时，无法进行测量。用以下逻辑设置函数:

[…[预测]kalmanFilter);如果测量存在[…=正确的kalmanFilter，测量);结束

如果跟踪对象在过去丢失后变得可用t-1连续的时间步长，可以调用预测函数t次了。这种语法在处理异步视频时特别有用。例如,

为I = 1:k […] = predict(kalmanFilter);结束［…] = correct(kalmanFilter,measurement)

卡尔曼滤波对象。

控制输入，指定为anl元向量。

在R2012b中引入