作者：徐升,陈一民,黄晨,陆壬淼,叶聪丽 单位：上海市微型电脑应用学会 出版：《微型电脑应用》2012年第01期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFWXDY2012010030 DOC编号：DOCWXDY2012010039 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一种面向移动终端的混合跟踪定位算法》PDF+DOC2016年第04期 曹若琛,陈靖,王涌天 《基于Allan方差自适应算法的姿态解算》PDF+DOC2018年第08期 周光东,杜忠华,谢磊,王腾,刘晓鹏 《基于智能粒子滤波的多传感器信息融合算法》PDF+DOC2016年第12期 陈伟强,陈军,张闯,宋立国,谭卓理 《增强现实中的跟踪技术》PDF+DOC2006年第11期 康波 《多传感器自适应加权融合算法及其应用研究》PDF+DOC2008年第02期 李媛媛,张立峰 《紧耦合多传感器混合跟踪算法》PDF+DOC2011年第10期 李薪宇,陈东义 《适用于户外增强现实系统的混合跟踪定位算法》PDF+DOC2010年第02期 陈靖,王涌天,刘越,刘伟,郭俊伟,林精敦 《基于混合跟踪的增强现实系统设计与实现》PDF+DOC2009年第10期 李薪宇,陈东义 《混合跟踪技术在增强现实系统中的应用》PDF+DOC2009年第04期 苏宏,康波 《基于LMS算法的多传感器数据加权融合方法》PDF+DOC2014年第20期 陈咨余,张新伟,叶凌云

    • 单一的跟踪方法存在较大的局限性，为提高增强现实中跟踪环节的实时性和准确性，针对视觉跟踪和磁力跟踪的特点进行研究，提出了一种基于自适应粒子滤波的混合跟踪算法，用于对头部运动轨迹估计。该算法通过分析系统状态，自适应地融合多传感器数据，并建立相应的状态转移模型和系统量测模型；另外，该算法能在非线性非高斯的环境下动态地改变滤波器的粒子数和噪声方差，最终实现对头部运动轨迹的实时、正确估计。实验结果表明，该算法能有效地提高基于视觉和磁的混合跟踪的鲁棒性和运动估计的准确性。

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