В настоящее время у меня есть система, которая измеряет GPS-координаты объекта.Сначала объект обнаруживается, а затем с помощью тригонометрии определяются координаты GPS, так как мы знаем о координатах GPS самой камеры.
Однако камера находится на движущемся объекте, и поэтому данные для координат GPS могут быть довольно шумными.Чтобы решить эту проблему, я решил использовать EKF в соответствии с имеющейся системой.
Чтобы интегрировать эту систему в программу, которую я сейчас использую, я решил использовать эту библиотеку здесь: https://github.com/simondlevy/TinyEKF. Однако здесь говорится, что
TinyEKF требует, чтобы вы записали только одну модельную функцию, заполнив значения функции перехода состояния f (x), ее якобианской матрицы F (x), сенсорной функции h (x) и ее якобиана H (x),Затем прогноз и обновление обрабатываются автоматически, передавая вектор наблюдения z в пошаговую функцию.
Вывод моего кода GPS всегда [lat, lon].Что такое x и что здесь z?Я не понимаю, как создать матрицу перехода состояний.однако я знаю, что якобиан может быть вычислен из матрицы перехода состояний, если я знаю, что это такое.Кроме того, что такое sensor function(x)?