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。像照相机、激光雷达、雷达和声纳这样的传感器产生探测信号，作为跟踪器的输入信号。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，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
• 当前目标和探测的数量
• 对不在环境中的物体进行错误测量
• 被跟踪物体测量的不确定性

用MATLAB^®和传感器融合和跟踪工具箱™，您可以跟踪对象的数据来自真实世界的传感器，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算法。工具箱包括一个多目标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这些库。您还可以生成C代码MATLAB编码器™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™用于MATLAB。