Algorithm 汽车的卡尔曼滤波&x27；s跟踪路径

我有一组点，比如

点（x，y）

。汽车在同一条道路上行驶了这么多条路之后，几乎把地图弄乱了。我听说卡尔曼滤波器可以从可用路径中生成单条路径

---

有人能说怎么做吗？我不是计算机专业的。请给我解释一下这个概念和那些矩阵。然后我会给他们编码。请任何人告诉我这个概念。

据我所知，卡尔曼滤波器能够组合相同信息的多个来源，以获得观测变量的更精确测量。也可以与多次测量的同一测量装置结合使用。

---

这里有一个很好的介绍：，

我不知道这个问题是否仍然有效，但是如果您想学习更多关于卡尔曼滤波器的知识，我可以强烈推荐简短的matlab脚本。即使你没有安装matlab，它也应该是你可能找到的最简单的例子

我看不出卡尔曼滤波器在这里的应用到底有多精确

---

我会通过图像处理来解决这个问题，这样粗的路径会减少为细线，或者通过路径段上的连续线性回归来解决。

当没有可用的路线图信息时，您可能试图使用检测到的汽车坐标来确定道路的位置。试图在没有道路的情况下创建道路，对吗？ 卡尔曼滤波器用于平滑从传感器获得的值。当传感器检测到汽车时，传感器可能不会给出汽车的实际位置。它将在x和y坐标中包含一些错误。 从传感器获取数据时，必须将这些x、y值输入卡尔曼滤波器。或者至少按照从传感器获得的正确顺序。 卡尔曼滤波器将为您提供x和y位置的估计值（平滑值），这将告诉您汽车的大致正确位置

假设汽车在道路中间行驶，这些估算的（X）、Y值是道路的中点。

---

我现在才看到你的问题。我知道已经很晚了，但我希望这能有所帮助？

你到底想做什么？在我的代码中，一辆车在地图上徘徊。但它不知道确切的路径。因此，它可能会在同一条道路上行驶两次或n次，但路径不同。现在，如果我收集这些路径点，我将有n组点。每个集合将包含路径的点。现在从这些可用的路径，我必须带上原始的道路。换句话说，我希望道路的中心线是一条小路。