跟踪和传感器融合

对象跟踪和多传感器融合，鸟瞰检测和物体轨道

您可以创建一个多目标跟踪器，以熔化雷达和摄像机传感器的信息。跟踪器使用卡尔曼过滤器，让您估计检测到的对象的运动状态。使用在检测到的物体上进行的传感器测量，以连续地解决该对象的位置和速度。要跟踪移动对象，可以使用恒定速度或常量加速运动模型，或者您可以定义自己的型号。

职能

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MultiObjectTracker. 使用GNN分配跟踪对象
ObjectDetection. 单个对象检测的报告
getTrachtpositions. 返回更新的曲目位置和位置协方差矩阵
getTrackvelocities 获取更新的轨道速度和速度协方差矩阵
objectTrack. 单个对象轨道报告
TrackHistoryLogic. 根据最近的曲目历史确认和删除曲目

alpha-beta过滤器

Trackingabf. 用于对象跟踪的Alpha-Beta过滤器
initcaabf. 从检测报告创建恒定加速alpha-beta跟踪过滤器
initcvabf. 从检测报告中创建常量速度跟踪alpha-beta滤波器

线性卡尔曼滤波器

trackingkf. 用于对象跟踪的线性卡尔曼滤波器
initcakf. 从检测报告创建常量 - 加速线性Kalman滤波器
initcvkf. 从检测报告创建恒定速度线性卡尔曼滤波器

扩展卡尔曼筛选器

trackingekf. 扩展卡尔曼筛选器以进行对象跟踪
initcaekf. 从检测报告中创建常量加速扩展卡尔曼滤波器
initctekf. 从检测报告中创建常量转速扩展卡尔曼滤波器
initcvekf. 从检测报告中创建恒定速度扩展卡尔曼滤波器

Unscented Kalman Filter.

trackingukf. Unscented Kalman筛选器用于对象跟踪
initcaukf. 从检测报告中创建常量加速Uncented Kalman滤波器
initctukf. 从检测报告中创建常量转速器Unscented Kalman滤波器
initcvukf. 从检测报告中创建常量速度无需kalman滤波器

恒流量

Constvel. 恒定速度状态更新
Constveljac. 雅各比亚对于恒定速度运动
cvmeas. 恒定速度运动的测量功能
cvmeasjac. 突出的测量功能，用于恒定速度运动

不断加速

COLLACACC. 恒加速运动模型
Constaccjac. Jacobian用于恒定加速运动
Cameas. 恒定加速运动的测量功能
Cameasjac. 龙舌兰测量函数恒定动作

恒流

概况 恒定转速运动模型
Constturnjac. Jacobian用于恒定的转速运动
CTMEAS. 恒定转速运动的测量功能
ctmeasjac. 突出恒定转速运动的测量功能

鸟瞰图

Birdseyebplot. 绘制车辆周围的检测，轨道和传感器覆盖
CoverageAreaplotter. 鸟瞰图的覆盖区域绘图仪
检测普勒 检测鸟眼图的绘图仪
Trackplotter. 鸟瞰图纸曲目
LaneBoundaryPlotter. 鸟瞰图的车道边界绘图器
lanemarkingplotter. 用于鸟的眼睛绘图的车道标记绘图仪
达到 鸟瞰图的绘图仪
Pointcloudplotter. 点云绘图器为鸟的眼图
Outlineplotter. 鸟瞰图的轮廓绘图仪
Findplotter. 查找与鸟瞰图相关的绘图仪
cleardata. 从鸟瞰图的特定绘图仪清除数据
clearplotterdata. 来自鸟瞰图的清除数据
PlotcoverageArea. 在鸟瞰图上显示传感器覆盖区域
plotdetection. 显示对象检测鸟瞰图
plotlaneboundary. 在鸟瞰图上显示车道边界
plotlanemarking. 在鸟瞰图上显示车道标记
Plot led. 显示鸟瞰图上的对象轮廓
plotpath. 在鸟瞰图上显示演员路径
PlotPointCloud. 在鸟瞰图上显示生成的点云
绘图 在鸟瞰图上显示对象曲目

视频注释

InsertObjectAnnotation. 注释TrueColor或灰度图像或视频流

视频观众

Vision.videoplayer. 播放视频或显示图像
vision.deployapleatedvideoplayer. 显示视频

块

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多对象跟踪器 创建和管理多个对象的曲目
检测替补 将检测报告与不同传感器组合

应用

鸟瞰 可视化传感器覆盖，检测和轨道

主题

多对象跟踪

使用相机跟踪多辆车辆

使用安装在车辆中的单眼摄像头检测和跟踪多个车辆。

从一辆移动的汽车跟踪行人

使用安装在移动车内的相机跟踪行人。

多个对象跟踪教程

通过使用多目标跟踪器来执行视频中移动对象的自动检测和运动基于动作的跟踪。

线性卡尔曼滤波器

使用线性卡尔曼滤波器估计和预测对象运动。

扩展卡尔曼过滤器

使用扩展卡尔曼滤波器估计和预测对象运动。

传感器融合与合成数据

使用合成雷达和视觉数据的传感器融合

生成方案，模拟传感器检测，并使用传感器融合来跟踪模拟车辆。

使用SIMULINK中的合成雷达和视觉数据的传感器融合金宝app

在Simulink中实现用于跟踪和传感器融合的合成数据仿真金宝app®自动化驾驶工具箱™。

可视化

在鸟瞰图中可视化传感器数据和曲目

在Simulink模型中可视化传感器覆盖，检测和曲目。金宝app

可视化传感器覆盖，检测和轨道

配置并使用鸟瞰图来显示自助式车辆周围的传感器覆盖，检测和跟踪结果。

部署

用于跟踪和传感器融合的代码

为matlab生成c代码®使用从测试车辆记录的数据并跟踪其周围的对象的功能。

特色例子

扩展对象跟踪和性能度量评估

扩展对象跟踪和性能度量评估

跟踪尺寸跨越多个传感器分辨率单元的对象。
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汽车安全应用的跟踪融合

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来自两个车辆的保险丝轨道提供比每个车辆的更全面的环境估计。
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Simulink中汽车安全应用的跟踪对轨道融合金宝app

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来自Simulink环境中多辆车的熔丝轨道。金宝app
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使用LIDAR跟踪车辆：从点云到跟踪列表

使用LIDAR跟踪车辆：从点云到跟踪列表

使用联合概率数据关联（JPDA）跟踪器和交互多模型（IMM）方法跟踪LIDAR数据的车辆。
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在Simulink中使用LIDAR数据跟踪车辆金宝app

在Simulink中使用LIDAR数据跟踪车辆金宝app

在Simulink环境中使用JPDA跟踪器和IMM方法跟踪LIDAR数据的车辆。金宝app
开放式
雷达和激光雷达数据的轨道级融合

雷达和激光雷达数据的轨道级融合

雷达和激光雷达传感器测量获得的保险丝轨道。
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使用合成数据的视觉惯性内径测量

使用合成数据的视觉惯性内径测量

通过使用惯性测量单元（IMU）和单眼相机来估计车辆的位置和方向。
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CAN FD和TCP / IP的前进碰撞警告应用

CAN FD和TCP / IP的前进碰撞警告应用

使用CAN FD和TCP / IP协议重播现场的传感器和视觉数据执行前向碰撞警告应用程序。
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自动化驾驶工具箱文档
金宝app
使用Simulink实现Adaptive Cruise控制器金宝app

使用Simulink实现Adaptive Cruise控制器金宝app

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