//4 state variables, 2 measurements kalman = new KalmanFilter( 4, 2, 0 ); // Transition matrix kalman->transitionMatrix = (Mat_<float>(4, 4) << 1,0,deltatime,0, 0,1,0,deltatime, 0,0,1,0, 0,0,0,1); // init... LastResult = pt; kalman->statePre.at<float>(0) = pt.x; // x kalman->statePre.at<float>(1) = pt.y; // y kalman->statePre.at<float>(2) = 0; kalman->statePre.at<float>(3) = 0; kalman->statePost.at<float>(0)=pt.x; kalman->statePost.at<float>(1)=pt.y; setIdentity(kalman->measurementMatrix); kalman->processNoiseCov=(Mat_<float>(4, 4) << pow(deltatime,4.0)/4.0 ,0 ,pow(deltatime,3.0)/2.0 ,0, 0 ,pow(deltatime,4.0)/4.0 ,0 ,pow(deltatime,3.0)/2.0, pow(deltatime,3.0)/2.0 ,0 ,pow(deltatime,2.0) ,0, 0 ,pow(deltatime,3.0)/2.0 ,0 ,pow(deltatime,2.0)); kalman->processNoiseCov*=Accel_noise_mag; setIdentity(kalman->measurementNoiseCov, Scalar::all(0.1)); setIdentity(kalman->errorCovPost, Scalar::all(.1)); }

这段代码使用了 Kalman 滤波器来估计物体的位置。它定义了一个 KalmanFilter 对象，其中包含了状态变量、测量值和转移矩阵。

在初始化时，它设置了一个 4x4 的转移矩阵，其中包含了物体位置和速度的信息。然后，它使用最新的位置来初始化 Kalman 滤波器的状态变量，并设置初始状态矩阵为当前位置。接下来，它定义了过程噪声矩阵和测量噪声矩阵，并将其设置为单位矩阵。最后，它设置了误差协方差矩阵的初始值。

这段代码的作用是使用 Kalman 滤波器来估计物体的位置，并且根据最新的测量值对滤波器进行更新，以提高估计的准确性。