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无人驾驶汽车系统入门 | 卡尔曼滤波与目标追踪

RonWang2年前 (2021-01-09)科技前沿60

无人驾驶汽车系统入门(一)——卡尔曼滤波与目标追踪

说明:

  • 介绍无人驾驶汽车系统感知模块的重要技术——卡尔曼滤波

卡尔曼滤波按如下三个章节说明:

  • 卡尔曼滤波与行人状态估计

  • 扩展卡尔曼滤波(EKF)与传感器融合

  • 处理模型,无损卡尔曼滤波(UKF)与车辆状态轨迹

本节为卡尔曼滤波,主要讲解卡尔曼滤波的具体推导,卡尔曼滤波在行人状态估计中的一个小例子。

kalman filter


为什么要学卡尔曼滤波?

  • 卡尔曼滤波以及其扩展算法能够应用于目标状态估计,如果这个目标是行人,那么就是行人状态估计(或者说行人追踪)

  • 如果这个目标是自身,那么就是车辆自身的追踪(结合一些地图的先验,GPS等数据的话就是自身的定位)。

  • 在很多的无人驾驶汽车项目中,都能找到卡尔曼滤波的扩展算法的身影(比如说EKF,UKF等等)。

  • 本节我们从最简单的卡尔曼滤波出发,完整的理解一遍卡尔曼滤波的推导过程,并实现一个简单的状态估计Python程序。

卡尔曼滤波是什么?

  • 我们通常要对一些事物的状态去做估计,为什么要做估计呢?因为我们通常无法精确的知道物体当前的状态。

  • 为了估计一个事物的状态,我们往往会去测量它,但是我们不能完全相信我们的测量,因为我们的测量是不精准的,它往往会存在一定的噪声,这个时候我们就要去估计我们的状态。

  • 卡尔曼滤波就是一种结合预测(先验分布)和测量更新(似然)的状态估计算法。

概率论的知识基础

  • 下面是一些概率论的基础知识,如果之前有这方面的知识储备那当然是最好的,很有利于我们理解整个博客内容

  • 如果没有这方面的基础而且也看不懂下面的内容也没关系,我会以一个相对直观的方式来展现整个理论部分。

  • 先验概率 P(X)P(X):仅仅依赖主观上的经验,事先根据已有的只是的推断

  • 后验概率 P(X|Z)P(X|Z):是在相关证据或者背景给定并纳入考虑以后的条件概率

  • 似然 P(Z|X)P(Z|X):已知结果区推测固有性质的可能性

  • 贝叶斯公式:

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