Информационного моделирование Модуль

Question

• датчика в моем проекте состоит из вращающейся камеры, который собирает шумных информации о двигающихся объектах в окружающей среде.
• информации состоит из расстояния, углом и относительного изменения двигающихся объектов ..
• ограничивающего диапазон вида камеры делает необходимым, чтобы вращать камеру периодически обновлять информацию среды. ..

Я искал алгоритмы/способов для моделирования этих данных, для того, чтобы иметь возможность предположения/предсказать/Lea rn Свойства движения этих объектов ..

Моя текущая предлагаемая идея состоит в том, чтобы сохранить последние n снимков каждого объекта в очереди. Я беру средневзвешенное положение и скорость движущегося объекта, но я думаю, что это плохой метод ...

Можете ли вы указать некоторые названия, соответствующие этому случаю?

Благодаря

Answer 1

Kalman {Extended, unscented, ... } filters и particle filtersтолько после прочтения о фильтрах Калмана.

Фильтры Kalman изучают и предсказывают правильные данные из шумных данных с гауссовским допущением, поэтому они могут пригодиться вам. Если вам нужны негауссовые методы, посмотрите на фильтр частиц.