问使用pykalman预测动态对象上的进一步步骤
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Stack Overflow用户

提问于 2020-12-24 08:15:01

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我正在尝试使用卡尔曼滤波器来预测下一个物体的位置。我的数据是由纬度和经度组成的，每1秒，所以我也可以得到速度。

下面的代码显示了pykalman包的一次尝试，以预测进一步的位置。我刚刚通过添加前三个经度/纬度值修改了测量值。transition_matrices和observation_matrices是否正确？我不知道该如何设置它们。

#!pip install pykalman
from pykalman import KalmanFilter
import numpy as np
kf = KalmanFilter(transition_matrices = [[1, 1], [0, 1]], observation_matrices = [[0.1, 0.5], [-0.3, 0.0]])
measurements = np.asarray([[41.4043467,  2.1765616], [41.4043839,  2.1766097], [41.4044208,  2.1766576]])  # 3 observations
kf = kf.em(measurements, n_iter=5)
(filtered_state_means, filtered_state_covariances) = kf.filter(measurements)
(smoothed_state_means, smoothed_state_covariances) = kf.smooth(measurements)

结果如下所示，远离正确的输出。

smoothed_state_means
array([[-1.65091776, 23.94730577],
       [23.15197525, 21.2257123 ],
       [43.96359962, 21.9785667 ]])

我该如何解决这个问题呢？我错过了什么？

使用经度/经度时，路径具有此形状

已更新

我尝试过以下转换方法：

R = 6378388.0 # m
rlat1_225 = math.radians(lat_225['message_basicContainer_reference_position_latitude'].values[i-1]/10000000)
rlon1_225 = math.radians(lon_225['message_basicContainer_reference_position_longitude'].values[i-1]/10000000)
       
dx = R * math.cos(rlat1_225) * math.cos(rlon1_225)
dy = R * math.cos(rlat1_225) * math.sin(rlon1_225)
pos_x = abs(dx*1000)
pos_y= abs(dy*1000)

altitude=0
arc= 2.0*np.pi*(R+altitude)/360.0 #
latitude=lat_225['message_basicContainer_reference_position_latitude']/10000000
longitude=lon_225['message_basicContainer_reference_position_longitude']/10000000
dx = arc * np.cos(latitude*np.pi/180.0) * np.hstack((0.0, np.diff(longitude))) # in m
dy = arc * np.hstack((0.0, np.diff(latitude))) # in m