当传感器检测与轨迹的关联不明确时跟踪对象。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。要更好地跟踪机动目标，请使用g各种型号。

跟踪大量对象。生成了一大群鸟和一个全球最近邻多目标跟踪器，跟踪器，用于估计群中每只鸟的运动。

使用跟踪器跟踪大量目标。类似的技术也可应用于trackerJPDA和trackerTOMHT也

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

设计并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测试。

处理多传感器跟踪系统中的无序测量(OOSM)。该示例比较了使用各种处理技术时OOSM的跟踪结果。有关OOSM处理技术的更多信息，请参见使用过滤器反向处理无序测量示例。

使用传感器融合和跟踪工具箱，在Simulink®中的模拟公路场景中配置和使用GNN和JPDA跟踪器™. 它密切关注使用Simulink（自动驾驶工具箱）中的合金宝app成雷达和视觉数据进行传感器融合。在Simulink中对系统建模的一个主要好处是执行“假设”分析和根据需求选择最佳性能的跟踪器的简单性。

当传感器检测与轨迹的关联不明确时，金宝app使用传感器融合和跟踪工具箱在Simulink®中跟踪对象。它紧跟着在模糊状态下跟踪紧密间隔目标的MATLAB®例子。

为处理检测和输出轨迹的MATLAB函数生成C代码。函数包含跟踪器，但任何追踪器都可以代替。

在轨迹来自具有不同状态定义的异构源的场景中，为轨迹级融合算法生成代码。本示例基于雷达和激光雷达数据的轨迹级融合示例，其中激光雷达和雷达源生成的轨迹的状态空间不同。