多目标跟踪

多目标跟踪和传感器融合是感知系统的核心，是自主系统和监控系统的关键组成部分。摄像头、激光雷达、雷达和声纳等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，在某些情况下还包括大小和方向。这些信息使自主系统和监视系统能够保持态势感知。

多目标跟踪性能由以下因素驱动:

• 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
• 对不在环境中的物体的错误测量
• 被跟踪物体测量的模糊性

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，以测试不同场景下的算法。该工具箱包括一个多对象跟踪器和估计过滤器库，您可以为您的应用程序进一步定制它们。还可以使用。生成C代码MATLAB编码器™来加速模拟性能或在原型系统上取得领先。

要了解有关多目标跟踪的更多信息，请参见传感器融合和跟踪工具箱™用于MATLAB。