基于卡尔曼滤波算法的轨迹预测

卡尔曼滤波可以通过运动方程及概率统计实现对一般事物发展的预测,因为不需要追溯历史数据,只需根据上一时刻的状态来预测下一时刻的状态,所以在故障诊断、巡航制导等方面应用广泛。基于此,将卡尔曼滤波作为预测模型来实现车辆的行车轨迹预测。首先阐述了卡尔曼滤波的预测过程及公式,其次将小车的运动区分为直线运动和转向运动,并通过简化阿克曼转向理论构建小车的运动模型,最后在Simulink及车辆运动工具箱中搭建物理模型对小车的运动轨迹进行预测,以此证明卡尔曼滤波预测小车行车轨迹的可行性。