多目标跟踪

多目标跟踪和传感器融合是感知系统的核心，是自主系统和监视系统的关键组成部分。摄像机、激光雷达、雷达和声纳等传感器产生探测信号，用作跟踪器的输入。多目标跟踪算法用于估计目标的数量，以及它们的状态，包括位置、速度，在某些情况下，大小和方向。这些信息使自主系统和监视系统能够保持态势感知。

多目标跟踪性能受以下因素的影响:

• 传感器参数包括检测概率(Pd)，分辨率和准确性
• 当前目标和检测的数量
• 不存在于环境中的物体的错误测量
• 被跟踪对象测量的模糊性

用MATLAB^®和传感器融合和跟踪工具箱™，您可以使用来自真实世界传感器的数据跟踪目标，包括主动和被动雷达、声纳、激光雷达、EO/IR、IMU和GPS。您还可以从虚拟传感器生成合成数据，以在不同的场景下测试算法。工具箱包括一个多目标跟踪器和估计过滤器的库，您可以为您的应用程序进一步定制这些库。您还可以使用MATLAB编码器™加速模拟性能或在您的原型系统上获得一个领先的开始。

要了解更多关于多目标跟踪的信息，请参见传感器融合和跟踪工具箱™使用MATLAB。