论文研究-双目立体视觉中的摄像机标定技术研究.pdf

时间:2022-10-02 02:22:51
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更新时间:2022-10-02 02:22:51

论文研究

非线性估计领域的经典算法是扩展Kalman滤波(EKF),它采用了Taylor展开的线性变换来近似非线性模型,因而存在计算量大、实时性差、估计精度低等缺点。而粒子滤波采用一些带有权值的随机样本(粒子)来表示所需要的后验概率密度,而不是采用传统的线性变换,从而得到基于物理模型的近似最优数值解,具有精度高、收敛速度快等特点。对经典的纯方位跟踪问题进行了仿真。仿真结果表明,粒子滤波器的跟踪性能要远优于EKF的性能。


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