当传感器检测与轨迹的关联不明确时跟踪目标。在本例中，您使用单假设跟踪器、多假设跟踪器和概率数据关联跟踪器来比较跟踪器如何处理这种模糊性。为了更好地跟踪机动目标，需要使用各种模型来估计目标的运动。

跟踪大量的物体。生成一个大鸟群，并采用全局最近邻多目标跟踪器，trackerGNN，用来估计鸟群中每只鸟的运动。

使用trackerGNN追踪大量的目标。类似的技术可以应用于trackerJPDA和trackerTOMHT也

调整并运行跟踪器来跟踪场景中的多个对象。该示例解释并演示了传感器融合和跟踪工具箱中跟踪器的关键属性的重要性。

设计并测试一种多车道跟踪算法。该算法在具有概率车道检测的驾驶场景中进行了测试。

使用传感器融合和跟踪工具箱™在Simulink®中配置和利用GNN和JPDA跟踪器在模拟公路场景中。金宝app它紧跟着在Simulink(自动驾驶工具箱)中使用合成雷达和视觉数据的传感器融合。金宝app在Simulink中对系统进行建模的一个主要好处是执行“假设”分析和根据需求选择能金宝app产生最佳性能的跟踪器的简单性。

当传感器检测与跟踪的关联不明确时，金宝app使用传感器融合和跟踪工具箱™跟踪Simulink®中的对象。在模糊度下跟踪紧间隔目标的MATLAB®例子。

生成C代码的MATLAB函数，处理检测和输出跟踪。函数包含trackerGNN，但任何追踪器都可以代替。

在航迹来自具有不同状态定义的异构源的情况下，为航迹级融合算法生成代码。本实例是基于雷达和激光雷达数据航迹级融合的实例，其中激光雷达和雷达源生成的航迹的状态空间不同。