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介绍进行航迹融合

进行航迹融合与了跟踪

多传感器跟踪系统可以提供更好的性能比单一传感器系统,因为它可以提供更广泛的覆盖率和更好的可见性。此外,不同类型的传感器融合检测还可以提高质量和目标预测的准确性。两种类型的建筑中常用的多传感器跟踪系统。在第一类型的架构-了跟踪检测的传感器是直接发送到一个跟踪系统,维护跟踪基于所有的检测。理论上,了跟踪体系结构可以达到最好的性能,因为它可以充分利用检测中包含的所有信息。然而,你也可以应用一个层次结构与sensor-level跟踪结合track-level融合多个传感器系统。图中显示了一个典型的了中国进行航迹融合跟踪系统和典型系统基于sensor-level跟踪和track-level融合。

进行航迹融合与了跟踪

代表在进行航迹融合系统中,每个元素调用跟踪系统输出跟踪熔化炉作为来源,并调用输出跟踪源跟踪或当地来源追踪。在fuser调用跟踪维护中央的踪迹。

进行航迹融合的好处和挑战

在某些情况下,进行航迹融合体系结构可能更可取了跟踪的体系结构。这些情况包括:

  • 在许多应用程序中,一个跟踪系统不仅需要为自导追踪目标的环境,但也需要转移其周围保持跟踪,跟踪系统更好的导航性能。例如,自主车辆跟踪自己的情境环境还可以分享与其他车辆保持跟踪,以促进他们的导航。

  • 在实践中,许多传感器直接输出跟踪检测。因此,结合信息从传感器输出跟踪,track-level融合是必需的。

  • 当通信带宽有限,传送追踪列表通常比传输一组检测更有效。这可能是特别重要的情况下,提供了跟踪列表以减少的速度相对于扫描速率。

  • 当传感器和检测的数量很大,计算复杂性的集中跟踪系统可以高,特别是对于检测任务。进行航迹融合架构可以分配一些任务sensor-level跟踪和评估工作量,减少了熔化炉的计算复杂性。

尽管优势有利于进行航迹融合体系结构,它也会带来额外的复杂性和挑战跟踪系统。与检测,可以认为是条件独立的,从每个源跟踪估计是彼此相关的,因为他们共享一个共同的预测误差产生的一种常见的流程模型。因此,计算融合跟踪使用标准的过滤方法可能会导致不正确的结果。必须考虑以下影响:

  • 常见的过程噪声——因为传感器观察和跟踪相同的目标,他们分享一些共同的动力学。结果,目标操纵会导致平均误差是常见的所有传感器。

  • Time-correlated测量噪声,随着时间的推移,如果跟踪融合是重复测量标准卡尔曼滤波器假设不相关违反了随着时间的推移,因为sensor-level跟踪状态估计错误相关。

跟踪熔化炉和跟踪体系结构

您可以使用trackFuser在传感器融合和跟踪工具箱™进行航迹融合的目的。的trackFuser系统对象™提供了两种算法结合源追踪考虑不同轨道之间的校正效果。你可以选择指定的算法StateFusion的属性trackFuser为:

  • “十字”——使用cross-covariance融合算法。

  • “十字路口”——使用协方差交叉融合算法。

你也可以定制自己的融合算法。

以外的标准进行航迹融合的体系结构显示在前面的图中,您还可以使用其他类型的架构trackFuser。例如,下图展示了境内跟踪系统。

每辆车,两个传感器跟踪和相关跟踪器附近的目标。每辆车还有一个熔化炉,融合源从两个跟踪器跟踪。熔化炉6可以传输维护中心跟踪熔化炉3。在此体系结构中,车辆1能识别目标(目标2的图),不是自己的视野内的传感器。

两个车辆跟踪情况

减少谣言传播,可以治疗源追踪从6到熔化炉熔化炉3外部通过指定IsInternalSource的属性fuserSourceConfiguration作为当设置SourceConfigurations的属性TrackFuser

因为追踪报道了不同跟踪器可以表达不同的坐标框架,您需要指定源之间的坐标变换和熔化炉通过指定fuserSourceConfiguration财产。

另请参阅

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引用

[1]Chong, c . Y。美国森,w·h·巴克,k . c . Chang。“架构和算法跟踪协会和融合。”IEEE航空航天和电子系统杂志1号卷。15日,2000年,页5 - 13所示。