基于異步傳感器的CPHD濾波器多目標(biāo)跟蹤

基于異步傳感器的CPHD濾波器多目標(biāo)跟蹤

考慮目標(biāo)類型的概率，提出了基于Cardinalized概率假設(shè)密度（CPHD）的濾波器改進(jìn)方法。使用傳感器分類，通過貝葉斯規(guī)則遞歸計(jì)算目標(biāo)類型概率。利用目標(biāo)類型概率提高多目標(biāo)跟蹤濾波器的性能，同時(shí)提高獲取跟蹤區(qū)域環(huán)境信息的能力。分類信息將被用于估算目標(biāo)寬度，并計(jì)算跟蹤目標(biāo)測量和預(yù)測之間的相似度。利用CPHD對(duì)兩種傳感器信息進(jìn)行融合，基于傳感器的行為和需要建立CPHD濾波器參數(shù)實(shí)現(xiàn)濾波。一旦傳感器被遮擋，將利用目標(biāo)的預(yù)測狀態(tài)修改參數(shù)值。

對(duì)異步傳感器、攝像機(jī)和雷達(dá)進(jìn)行試驗(yàn)。攝像機(jī)的視場角為40°，其估算位置并對(duì)觀測區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)進(jìn)行分類，高斯混合的形式是基于卡爾曼濾波器來預(yù)測和更新的等式，所以估計(jì)目標(biāo)狀態(tài)的性能與卡爾曼濾波器類似。利用兩個(gè)傳感器的優(yōu)勢，利用雷達(dá)測得的目標(biāo)速度來估計(jì)目標(biāo)速度，目標(biāo)的側(cè)向位置和目標(biāo)的分類則通過攝像機(jī)來估計(jì)。由于缺少目標(biāo)的實(shí)時(shí)狀態(tài)，因此精確評(píng)估這種改進(jìn)方法是困難的。試驗(yàn)雷達(dá)和攝像機(jī)的頻率分別為30Hz 和11Hz。首先在可控的試驗(yàn)條件下進(jìn)行試驗(yàn)來精確評(píng)估結(jié)果，評(píng)價(jià)整個(gè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)；然后將該方法用于實(shí)際駕駛環(huán)境中。試驗(yàn)結(jié)果表明，這種濾波方法在真實(shí)道路上有很好的表現(xiàn)，體現(xiàn)了基于CPHD濾波器在多目標(biāo)跟蹤中處理傳感器融合的優(yōu)勢。

Lamard Laetitia et al. 2013 International Conference on Information Fusion(FUSION)，Turkey-July 9-12， 2013.

編譯：孔悅