多目标跟踪和传感器融合感知的核心系统,一个自治系统和监测系统的关键组成部分。传感器,如相机、激光雷达、雷达和声纳生成检测作为输入使用追踪者。多目标跟踪算法被用来估计对象的数量,以及他们的州包括位置,速度,和在某些情况下尺寸和取向。这些信息使自治系统和监测系统维护的态势感知。
多目标跟踪性能是由等因素:
- 传感器参数包括检测概率(Pd),高分辨率,精度
- 目标的数量和检测
- 错误的测量对象的存在不是环境
- 模棱两可的测量对象被跟踪
跟踪对象在一个大群,使用MATLAB和Simulink在复杂轨迹移动金宝app
用MATLAB®和传感器融合和跟踪工具™,你可以跟踪对象真实的传感器的数据,包括主动和被动雷达、声纳、激光雷达、EO / IR, IMU和GPS。你也可以生成合成数据从虚拟传感器来测试你的算法在不同的场景。工具箱包括一个图书馆的多目标跟踪和估计过滤器,您可以进一步定制您的应用程序。你也可以生成C代码MATLAB编码器™加速仿真性能或在你的原型系统。
学习更多的关于多目标跟踪,看看传感器融合和跟踪工具使用MATLAB™。
