多扩展目标跟踪
在传统跟踪系统中，通常使用点目标模型。在点目标模型中：
每个对象建模为一个点，没有任何空间范围。
每个物体每次传感器扫描最多产生一次测量。
虽然点目标模型简化了跟踪系统，但是当考虑现代跟踪系统时，上面的假设可能无效：
在现代跟踪系统中，扩展目标的尺寸起着重要作用。例如，在自动驾驶车辆中，必须正确考虑目标尺寸，以避免与自动驾驶系统周围的物体发生碰撞。
现代传感器具有高分辨率，一个物体可以占据多个分辨率单元。因此，传感器可能会报告该对象的多个检测。在这种情况下，点模型无法充分利用传感器检测对象范围的能力。
在扩展对象跟踪中，传感器可以对扩展对象的每次扫描返回多个检测。扩展对象跟踪和点对象跟踪之间的区别更多地在于传感器属性，而不是对象属性。例如，如果传感器的分辨率足够高，即使是小尺寸的对象也可以l占据传感器的几个分辨率单元。
传感器融合与跟踪工具箱™ 提供了几种用于多扩展对象跟踪的方法和示例。根据检测和跟踪器中的假设，这些方法可分为以下类别：
每个物体检测一次。
在这一类中，传统的跟踪器（如
跟踪器,追踪器JPDA和追踪者使用）用于每个对象的一个检测。此类别可以进一步分为两种方法：每个对象的点检测。
在该方法中，即使传感器返回每个对象的多个检测，这些检测首先转换为一个具有一定协方差的代表点检测，以说明这些检测的分布。然后，代表点检测由传统的跟踪器处理，该跟踪器将对象建模为点t瞄准并跟踪其运动状态。尽管这种方法使用简单，但它忽略了传感器检测物体尺寸的能力。
图1第一部分所示的点对象跟踪器方法基于雷达和摄像机的公路车辆扩展目标跟踪实例采用了这种方法。
每个对象的扩展对象检测。
在该方法中，将扩展对象的多次检测转换为单个参数化形状检测。形状检测包括物体的运动状态，以及其范围参数，例如长度，宽度和高度。然后通过传统的跟踪器处理形状检测，该跟踪器通过跟踪对象运动状态及其尺寸来将对象绘制为扩展对象。
在使用LIDAR跟踪车辆：从点云到跟踪列表例如，将每辆车的激光雷达检测转换为具有长度、宽度和高度的长方体检测。JPDA跟踪器用于跟踪具有这些长方体检测的所有车辆的位置、速度和尺寸。
每个对象有多个检测。
在此类别中，扩展对象跟踪器（例如
追踪器)使用，假设每个对象有多个检测。检测结果直接反馈给跟踪器，跟踪器使用具有可变大小的特定默认几何形状对扩展对象进行建模。在基于雷达和摄像机的公路车辆扩展目标跟踪示例，GGIW-PHD扩展对象跟踪器方法代表车辆形状作为椭圆形，并且原型扩展对象跟踪器方法代表车辆形状作为矩形。
在用于海上监视的雷达扩展目标跟踪例如，GGIW-PHD跟踪器将船舶形状建模为椭圆。
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