这段代码是一个演示,实现了2维和3维的多个目标跟踪。它的灵感来自于Y. Bar-Shalom关于概率数据关联过滤器(PDAF)的工作。
主文件”Structure_PDAF_Tracking_Demo。M "做了以下事情:
1.生成在不同轨迹上移动的点的数量。
2.增加杂乱和嘈杂点。
3.初始化跟踪结构。
4.在一段时间内实现多个目标跟踪。
5.该跟踪支持多目标起始、遮挡金宝app和丢失。
这段代码可以扩展到多个维度、目标移动配置文件和噪声。跟踪算法尝试遵循原来的PDAF算法。然而,也有一些捷径。几个参数控制跟踪的行为。
请您尝试在这个代码上对我进行注释。
引用作为
Uri杜宾(2021)。概率数据关联过滤器(PDAF) -一个跟踪演示(//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/34146-probabilistic-data-association-filters-pdaf-a-tracking-demo), MATLAB中央文件交换。检索.