当传感器发现的协会跟踪对象tions to tracks is ambiguous. In this example, you use a single-hypothesis tracker, a multiple-hypothesis tracker, and a probabilistic data association tracker to compare how the trackers handle this ambiguity. To track, the maneuvering targets better, you estimate the motion of the targets by using various models.

跟踪大量对象。产生了一大堆鸟类，并且是全球最近的邻居多对象跟踪器，Trackergnn，用于估计羊群中每只鸟的运动。

使用Trackergnn跟踪大量目标。类似的技术可以应用于trackerjpda和Trackertomht也是。

调整并运行跟踪器以跟踪场景中的多个对象。该示例解释并说明了传感器融合和跟踪工具箱中跟踪器关键属性的重要性。

设计和测试多车道跟踪算法。该算法在具有概率车道检测的驾驶场景中进行了测试。

处理多传感器跟踪系统中的序列测量值（OOSM）。该示例比较使用各种处理技术存在OOSM时的跟踪结果。有关OOSM处理技术的更多信息，请参见使用滤波器重试示例的操作序列测量。

定义跟踪结构对象并将其导出到Simulink。金宝app

在Simulink®中的模拟高速公路方案中配置并利用GNN和JPDA跟踪器，并使用传感器融合和跟踪Toolbox™配置GNN和jpda跟踪器。金宝app它在Simulink（自动驾驶工具箱）中使用合成雷达和视觉数据近距离遵循传感器融合。金宝app在Simulink中对系统进行建模的主要好处是执行“ What-if”分析并选择基金宝app于要求的最佳性能的跟踪器的简单性。

当传感器检测到轨道的关联是模棱两可金宝app时，Simulink®中的轨迹对象与传感器融合和跟踪工具箱™。它紧随歧义MATLAB®示例下的跟踪距离紧密间隔目标。

Generate C code for a MATLAB function that processes detections and outputs tracks. The function contains aTrackergnn，但是任何跟踪器都可以使用。

在轨道融合算法中生成代码，在轨道源自具有不同状态定义的异质源的情况下。此示例基于雷达和激光雷达数据的轨道级融合示例，其中从激光雷达和雷达来源生成的轨道的状态空间不同。