跟踪尺寸跨多个传感器分辨率单元的对象。

在Simulink中跟踪高速公路车辆围绕自我车辆。万博1manbetx在本例中，您将使用多个扩展对象跟踪技术来跟踪公路车辆并评估它们的跟踪性能。这个例子紧紧跟随扩展目标跟踪公路车辆与雷达和摄像机(传感器融合和跟踪工具箱)MATLAB®的例子。

使用多个激光雷达传感器和基于网格的跟踪器跟踪移动目标。

使用Simulink中基于栅格的跟踪器，使用多个激光雷达跟踪移动对象。使用基于栅格的多对象跟踪器（传感器融合和跟踪工具箱）Simulink块定义万博1manbetx基于栅格的跟踪器。这种基于栅格的跟踪器使用动态占用栅格地图作为环境的中间表示。本示例紧跟使用多个激光雷达（传感器融合和跟踪工具箱）MATLAB®示例在城市环境中基于网格的跟踪。

从两辆车的保险丝轨迹提供更全面的评估环境比每辆车看到的。

在Simulink环境中，多辆车辆的保险丝轨迹。万博1manbetx

使用联合概率数据关联（JPDA）跟踪器和交互多模型（IMM）方法从激光雷达数据跟踪车辆。

在Simulink环境中，使用JPDA跟踪器和IMM方法从激光雷达数据跟踪车辆。万博1manbetx

设计并测试了一种多车道跟踪算法。

由雷达和激光雷达传感器测量得到的熔丝轨迹。

在Simulink中通过雷达和激光雷达传感器测量得到的熔丝轨迹。万博1manbetx

基于对周围环境的估计，对自动驾驶汽车的运动进行动态规划。你使用一个Frenet参考路径和一个联合概率数据关联(JPDA)跟踪器来估计和预测公路上其他车辆的运动。与公路轨迹规划使用Frenet参考路径的例子相比，在这个例子中，你使用来自多目标跟踪器的估计轨迹，而不是地面真实的运动规划。

在自动驾驶应用的3D仿真环境中模拟传感器融合和跟踪。该示例还展示了如何使用性能指标来评估开环环境中的跟踪器的性能。

自动测试前向车辆传感器融合组件和生成的代码。

使用多个视觉和雷达传感器执行合成数据模拟，以检测车辆，并在Simulink®中使用自动驾驶工具箱生成用于环绕视图分析的融合轨迹™. 本文还介绍了如何在传感器融合和跟踪工具箱中使用定量分析工具™ 用于评估跟踪器的性能。万博1manbetx

在Simulink中构建基于事件的传感器融合与跟踪模型。万博1manbetx

使用扩展目标跟踪器跟踪公路车辆时，评估并减轻多路径雷达反射的影响。

在Simulink®中建模并减轻高速公路驾驶场景中的多路径雷达反射。万博1manbetx它与公路车辆跟踪与多路径雷达反射MATLAB®的例子密切相关。