使用雷达数据和扩展卡尔曼滤波器的多目标跟踪

Question

提前致谢。 我是多目标跟踪领域的新手。所以，我已经为此工作了几天。我使用扩展的卡尔曼滤波器开发了我的第一个版本的单目标跟踪器。我通过假设一个恒定的加速度模型来估计位置、速度。现在我的问题是如何将现有模型转换为多个对象跟踪。主要问题是我正在使用雷达数据。因此，我无法获得开发跟踪器的参考资料。所以，一个很好的例子或实现的步骤可以帮助我理解这个概念。

Answer 1

这个问题的答案取决于很多事情。例如，您对整个系统有多少控制权和知识？如果您知道需要跟踪多少个目标，您可以将它们全部添加到卡尔曼滤波器状态，并且对于每个测量，您执行数据关联以找出给定测量属于哪个对象。一个简单的关联指标是最近邻。

如果您不知道会有多少个目标，您将想要实施轨迹管理，其中您正在跟踪的每个目标都代表一条轨迹，您可以为目标的出生和死亡概率建模。

多目标跟踪是一个广阔的领域，如果您想进行深入的数学介绍，我会推荐 Ba-Ngu Vo 撰写的 2015 年调查论文“多目标跟踪” 等人。您应该可以在线找到预印本 pdf。

如果您正在寻找轻量级教程，我认为应该可以从哪里开始在线找到一些教程或示例代码。如第一段所述，固定数量对象的最近邻关联可能是很好的第一步。