介绍

传感器报告一个检测多个目标时,目标是如此密集,空间传感器不能解决它们。这个例子演示了跟踪目标在这种模棱两可的工作流使用全球最近邻(GNN),联合概率数据关联(JPDA)和track-oriented多种假说(TOMHT)追踪器。

设置和模型的概述

在运行这个例子之前,场景中描述的生成跟踪密集目标模棱两可。从这个场景中检测和时间数据被保存到CloselySpacedData.mat场景文件。

DataLogReader

DataLogReader块被实现为一个MATLAB系统(金宝app模型)块。的代码块被定义为一个辅助类,HelperDataLogReader。从CloselySpacedData块读取记录数据。垫文件并输出检测每个时间戳和时间。

追踪器

追踪器块是一个变种子系统块,有六个子系统内部定义。每个子系统由一个两三个追踪器和一个的运动模型。

第一个运动模型是一个恒定的速度模型和扩展的卡尔曼滤波器。的helperCVFilter功能修改过滤器initcvekf返回允许一个更高的速度条件和更高的水平加速度的不确定性过程中噪音。

第二个过滤器使用是一个交互多模(IMM)过滤器,它允许您定义两个或两个以上的目标运动模型。过滤器自动更新的可能性每个运动模型的基础上,给测量和估计目标状态和基于这些模型的不确定性和可能。在这个例子中,目标之间切换以恒定的速度运动和腿直腿不断的周转周期。因此,您定义一个IMM滤波器以一个恒定的速度模型和一个常数周转周期模型使用helperIMMFilter函数。

您可以运行不同的配置改变的价值跟踪器在工作区中如上述表格所示。您还可以使用编辑和管理工作空间变量模型浏览器使用(金宝app模型)如下所示改变的价值跟踪器。

TrackAssignmentMetrics

TrackAssignmentMetrics实现使用MATLAB系统(金宝app模型)块。的代码块被定义为一个辅助类,HelperTrackAssignmentMetrics。

可视化

实现使用可视化的块MATLAB系统(金宝app模型)块。的代码块被定义为一个辅助类,HelperDetectionAndTrackDisplay。

检测和跟踪总线对象

追踪器子系统变体块接收到检测作为总线对象随时间值和输出跟踪作为一个总线对象的可视化。你可以想象每个总线使用的结构公共汽车编辑器(金宝app模型)。以下图片显示总线结构的检测和跟踪。

检测总线

的detectionBus输出一个嵌套总线对象2元素,NumDetections和检测。

第一个元素检测是一个固定大小的总线对象代表所有检测。第二个元素,NumDetections,是检测的数量。总线的结构是相似的objectDetection类。

轨道车

总线类似于检测总线。跟踪总线是一个嵌套总线,NumTracks定义了公共汽车和跟踪的数量跟踪定义一个固定大小的痕迹。轨道的大小是由块参数最大数量的跟踪。下图展示了跟踪总线对象的配置trackerGNN。跟踪总线的配置对象trackerJPDA和trackerTOMHT是相似的。

第二个元素跟踪是一个总线对象定义的trackBus_GNNTrackstrackerGNN配置。这车是自动创建的追踪块使用指定的总线名称作为前缀。总线的结构是相似的objectTrack类。

结果

在跟踪器跟踪配置子系统变体块的相似跟踪密集目标模棱两可MATLAB®的例子。

您可以运行trackerGNN,trackerJPDA,trackerTOMHT在仿真软件®通过解释金宝app或执行代码生成模型。解释执行,使用MATLAB®的模型模拟块执行引擎,允许更快的启动时间,但较长的执行时间。代码生成的模型使用MATLAB代码支持的子集生成代码,允许更好的性能比解释执行。金宝app

在运行上的模型你可以想象结果数据。

上面的结果是实现了从第一个配置跟踪器MATLAB的工作区中= 1。这些结果表明,有两个事实对象。然而,跟踪生成三个确认跟踪,跟踪才生存下来的场景的结束。最后的场景中,跟踪将事实对象1与跟踪8。跟踪器跟踪8通过下降轨道2后的场景。跟踪指定的事实对象2跟踪1月底后的场景有两个跟踪跟踪历史上休息。

上述结果从第二个配置实现跟踪器MATLAB的工作区中= 2。IMM滤波器允许trackerGNN正确跟踪机动目标。注意事实对象1 0打破由于连续相关的历史记录。

然而,即使IMM滤波器,一个跟踪模棱两可地区的优惠。的trackerGNN收到只有一个检测的模糊区域,因此可以只更新一个跟踪。几更新后,滑行轨道的得分低于删除阈值和追踪下降轨道。

上述结果从第三配置实现跟踪器MATLAB的工作区中= 3。你可以观察到trackerJPDA保持模棱两可地区追踪确认。然而,有两个轨道之间的交换。

上述结果从第四配置实现跟踪器MATLAB的工作区中= 4。你可以观察到trackerJPDA IMM滤波器跟踪机动目标更准确地说,不破坏或失去即使在转。

接下来,第五配置使用,trackerTOMHT和一个恒定的速度模型通过设置跟踪器MATLAB的工作区中= 5。可以观察到trackerTOMHT trackerJPDA获得的结果是类似的:保持跟踪通过模糊区域,但仅仅依靠一个恒定的速度使跟踪交换模型。

最后,我们使用trackerTOMHT并通过设置IMM滤波器跟踪器MATLAB的工作区中= 6。这一次,trackerTOMHT与IMM滤波器跟踪机动目标更准确地说,不破坏或失去即使在转。然而,运行时比使用trackerJPDA trackerTOMHT是大大延长。

总结

在这个示例中,您了解了如何使用三种类型的跟踪器跟踪密集目标:全球最近邻、联合概率数据关联和track-oriented多个假设。您看到了如何使用一个变体子系统模型选择跟踪器和过滤器。金宝app您还学习了如何使用和配置trackerGNN,trackerJPDA,trackerTOMHT金宝app跟踪机动目标的仿真软件块。

您观察到一个恒定的速度过滤不足时跟踪机动目标时。在这种情况下,一个交互多模滤波器是必需的。你还观察到,JPDA和TOMHT追踪者可以更准确地处理模糊的情况下检测协会跟踪与GNN追踪。