使用卡尔曼滤波器跟踪位置和速度

我正在使用卡尔曼滤波器(恒速模型)来跟踪物体的位置和速度.我测量对象的x,y并跟踪x,y,vx,vy.哪个有效但是如果向传感器读数x,y,vx,vy添加+ - 20 mm的gausian噪声,即使该点不仅仅是噪声,也会波动.对于满足我需要的位置,但当点静止时速度会发生变化,这会导致我的物体速度计算出现问题.有没有解决这个问题的方法？如果切换到恒定加速模型改进呢？我正在通过相机跟踪机器人.

我正在使用opencv实现,我的kalman模型与[1]相同

[1] http://www.morethantechnical.com/2011/06/17/simple-kalman-filter-for-tracking-using-opencv-2-2-w-code/