多目标跟踪

多目标跟踪和传感器融合是感知系统的核心，是自主系统和监视系统的关键组成部分。像相机、激光雷达、雷达和声纳这样的传感器产生的探测信号被用作跟踪器的输入。多目标跟踪算法用于估计目标的数量，以及它们的状态，包括位置、速度，以及在某些情况下的大小和方向。这些信息使自主系统和监视系统能够保持态势感知。

多目标跟踪性能受以下因素驱动:

• 传感器参数包括检测概率(Pd)、分辨率和精度
• 存在的目标和检测的数量
• 对不在环境中的对象的错误测量
• 被跟踪对象测量的模糊性

用MATLAB^®而且传感器融合和跟踪工具箱™，您可以使用来自真实世界传感器的数据跟踪对象，包括主动和被动雷达、声纳、激光雷达、EO/IR、IMU和GPS。您还可以从虚拟传感器生成合成数据，以在不同场景下测试您的算法。该工具箱包括一个多对象跟踪器库和评估过滤器，您可以为您的应用程序进一步定制它们。您还可以使用MATLAB编码器™来加速模拟性能或在原型系统上获得一个领先的开始。

要了解更多关于多目标跟踪的信息，请参见传感器融合和跟踪工具箱™与MATLAB一起使用。