遮挡环境下基于路侧异源雷达融合的多交通目标鲁棒跟踪方法

多目标跟踪是保障自动驾驶行驶安全与效率的基础,其获取的数据广泛应用于自动驾驶运动规划、驾驶决策等上层应用。传统多目标跟踪方法在遮挡环境下往往存在目标丢失、错位的现象,针对这一问题,本文提出了基于异源雷达融合与遮挡预测模型的鲁棒跟踪方法。首先,基于激光雷达与毫米波雷达的局部观测一致性方程,提出了一种基于多目标运动约束与全局最大匹配的多传感动态自标定算法。其次,针对完全遮挡环境下因观测数据缺失导致的跟踪中断问题,提出了一种基于异构雷达融合无迹卡尔曼滤波与长短期时序神经网络的混合监督目标位置预测方法。通过实验表明,本文提出的方法在完全遮挡环境下可有效补全至少81%断开的多车辆目标轨迹,且相比于最先进的方法,能够实现更为可靠的多交通目标跟踪。     

基于多传感器数据融合的多目标跟踪算法研究

针对复杂环境下多传感器多目标跟踪问题,提出一种基于改进动态加权数据融合的UKF滤波多目标跟踪算法。该算法基于分布式融合结构,对于每个传感器得到的多个目标的观测信息,首先通过最近邻(Nearest Neighbor,NN)数据关联算法进行航迹关联;然后用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)完成对多目标状态的估计,得到目标最新的运动轨迹;与此同时,综合多个传感器估计的目标轨迹,应用改进的动态加权数据融合算法,得到最终的目标轨迹。仿真结果表明,该算法能有效地发挥多传感器数据融合优势,准确地跟踪多个运动目标。与单传感器目标跟踪相比,多传感器数据融合后的目标跟踪精度提高20%以上。     

基于动态规划的多目标GMTI TBD技术研究*

针对多目标跟踪出现的邻近目标难分辨及计算量大的问题,目前大多数检测跟踪算法在算法性能和计算复杂度之间权衡,不能同时兼顾这两项指标。本文提出了一种基于动态规划的多目标(GMTI-TBD)方法,该算法根据雷达实际检测目标时出现的距离向和方位向展宽,限定目标能量扩展区域,得到新的值函数;在此基础上,通过对目标状态的预测去除多目标的相互干扰。另一方面,利用单次动态规划估计目标所在区域,使轨迹搜索范围大大减小,有效解决了多目标带来的高维计算量问题。仿真结果表明本文算法在检测跟踪性能上优于经典的多目标DP-TBD算法,同时所需计算时间较少。     

基于一致性点漂移的智能车视觉目标跟踪方法

针对智能车未知运动下的多目标跟踪问题,提出一种基于一致性点漂移的视觉多目标跟踪方法。 首先利用一致性点漂 移算法构建智能车未知运动模型,得到局部目标状态变换关系;其次建立一种基于外观相似性和运动一致性的自适应特征融合 函数;最后通过匈牙利算法求解轨迹与检测的对应关系,以实现面向智能车的鲁棒数据关联。 实验结果表明,与现有的 5 种主 流目标跟踪方法对比,所提方法在多个指标方面具有更好的效果,相较于结构约束(SCEA)算法,在 KITTI 数据集中较大运动场 景下,所提方法多目标跟踪准确率提高了 6. 3% ,在实拍实验数据下,所提方法多目标跟踪准确率提高了 7. 3% ,证明该算法能 在智能车未知运动下有效的进行多目标跟踪。     

多目标的搜索、成像、跟踪、测控与通信

本文讨论了以下技术：空中多目标搜索与成像,给出了一种基于闪光照相原理设计的微波成像系统。这一系统经济、实用,采用的DOA算法先进;空中多目标的精密跟踪,提出了2种基于天线阵和数据处理的跟踪系统：一种是梯度跟踪系统,另一种是单脉冲系统。它们都是在基带用数据处理的办法产生角误差信息,都具有同时跟踪多目标的能力。本文着重讨论了2种系统的跟踪模块的设计与算法,给出了多目标跟踪的仿真结果;多目标测控与通信,给出了基于数字波束形成DBF及数字匹配滤波器—码分多址（DMF-CDMA）技术的多飞行器测控系统。仿真证明本文提出的方法与系统是可行的。     

多目标离散灰狼优化算法求解作业车间节能调度问题

针对作业车间节能调度问题,建立了一种以优化总能耗和工件最大完工时间为目标的节能调度模型,并提出一种多目标离散灰狼优化算法进行求解.根据问题的特点,首先采用离散整数编码方式,利用调度规则生成初始种群;其次引入一种基于跟踪模式和搜寻模式的双模式并行搜索方法,并在搜索过程中动态调整两种模式下个体的数目,以协调算法全局和局部搜索能力;为了使算法适用于多目标离散调度问题,在跟踪模式下提出一种基于交叉操作的离散个体更新方法,在搜寻模式下提出一种基于记忆池机制和邻域结构的离散个体更新方法.对40个作业车间调度问题基准算例进行改造,并验证了所提算法的有效性.     

基于 JPDA 算法的多机动目标航迹跟踪研究

针对传统多机动目标航迹跟踪算法精度不高的问题,提出基于 JPDA 的多机动目标航迹跟踪算法。首先计算两目标的互联概率,然后对加权值进行处理,最后得到目标航迹,并对航迹进行仿真。结果表明,本文所提出的算法具有较高的跟踪精度,可为多目标航迹跟踪实现提供了参考。     

采用改进辅助粒子滤波的红外多目标跟踪

结合改进的辅助粒子滤波与马尔科夫随机场,提出一种多目标跟踪算法来跟踪红外场景中的多个目标.依据目标区域的灰度直方图描述目标,使用标准辅助粒子滤波对各目标的采样粒子集进行粗略优化,同时在辅助粒子采样过程中引入Mean-shift算法来提高粒子采样效率,解决多目标跟踪时粒子数量呈指数级增长的问题,并进一步提高算法的实时性.针对多目标跟踪常出现的目标遮挡导致跟踪失败的问题,引入图模型理论,利用马尔科夫随机场来表示多目标跟踪模型,将多目标的跟踪问题转换为图模型的推理问题.实验结果表明,该跟踪算法使用较少粒子便能实现跟踪,跟踪正确率达84％,且能有效解决多目标跟踪时的相互遮挡问题.     

基于改进Hough变换的检测前跟踪方法

在微弱目标检测的算法研究中,检测前跟踪(TBD)方法是在低信噪比情况下目标检测的有效途径.一种基于信息辅助的Hough变换微弱目标检测方法被提出.该方法着重Hough变换在距离一多普勒一帧三维空间中的应用.它利用基于系统先验信息的点斜式Hough变换估计目标航迹进行跟踪,然后再根据估计航迹进行多帧积累提高目标信号SNR的方法能对微弱目标检测.由于利用了先验信息,算法的运算量被有效地降低了.蒙特卡洛仿真验证了所提方法的有效性.     

基于JPDA算法的多机动目标航迹跟踪研究（英文）

针对传统多机动目标航迹跟踪算法精度不高的问题,提出基于JPDA的多机动目标航迹跟踪算法。首先计算两目标的互联概率,然后对加权值进行处理,最后得到目标航迹,并对航迹进行仿真。结果表明,本文所提出的算法具有较高的跟踪精度,可为多目标航迹跟踪实现提供了参考。     

目标运动轨迹匹配式的红外-可见光视频自动配准

为实现精确的红外-可见光视频序列的自动配准,提出了一种新的基于目标轨迹线匹配的配准方法。首先,利用运动目标检测技术提取目标前景,并由基于相关滤波器(KCF)的多目标跟踪算法对每个前景顶点进行跟踪,进而获取每个目标的运动轨迹。此后,为每条轨迹线建立归一化运动方向描述子与归一化运动幅度描述子,通过时序分析、方向描述子匹配及幅值描述子匹配建立分步约束的匹配机制,完成轨迹线匹配工作。最后,采用迭代更新的方式获取最佳全局配准矩阵,实现对异源视频的配准。在LITIV数据库上的9组视频上进行测试验证,实验的结果表明:本文配准算法的重叠率误差一般小于0.2,接近或已超过手动的Ground-Truth矩阵。通过充分利用目标的运动信息,该算法实现了精确的红外-可见光图像序列配准。     

基于目标跟踪的变电站隔离开关状态图像识别方法

为解决变电站中隔离开关状态的自动识别问题,提出了基于目标跟踪的开关分合状态图像识别方法。首先,基于隔离开关开合过程的动态视频,通过 Ｌａｓｓｏ正则化稀疏表示的目标跟踪模型对隔离开关运动轨迹进行识别;其次,利用隔离开关２个闸刀之间的距离自动识别算法获得开关的分合状态。实测结果表明,该方法可快速跟踪开关运行轨迹,实时对变电站中隔离开关状态进行准确识别。     

基于非线性优化算法的工业机器人轨迹跟踪自动控制

为完成机器人高效率工业生产任务，提出一种基于非线性优化算法的工业机器人轨迹跟踪自动控制方法。考虑杆件运动重力因素，从角速度、加速度等方面明确工业机器人动力学规律；使用具备非线性优化性质的蚁群算法规划运动轨迹，引入人工势场法计算待选节点和目标节点的间距，评估当前路径是否为最佳路径并更新信息素，输出最优工业机器人运行路线；计算机器人相对功率因数校正控制量，运用粒子群算法求解轨迹跟踪预测控制序列，通过支持向量机构建轨迹跟踪自动控制模型。实验结果表明，所提方法的轨迹跟踪稳定性强、精度高，能满足工业生产的实时动态需求，实用性强。     

基于压缩感知的多特征实时跟踪

针对基于压缩感知的目标跟踪算法中存在的特征单一,在目标纹理变化、光照变化较大时跟踪不稳定、易丢失目标的问题,提出了多特征联合的实时跟踪算法。该算法以多个矩阵作为压缩感知中的投影矩阵,将压缩后的数据作为特征来提取出跟踪所需的多种特征。在更新过程中,针对不同特征在跟踪过程中的稳定性不同,采取不同速度的更新方法,使得在目标环境变化时跟踪的鲁棒性仍然很高。对不同视频的测试结果表明,提出的方法在目标运动、旋转、纹理变化和光照变化的情况下跟踪准确,在目标大小为70 pixel×100 pixel时平均帧速为23 frame/s,满足实时跟踪的要求。与单一特征的压缩感知算法相比,本算法在目标纹理和光照变化很大的情况下仍能完成稳定的实时跟踪。     

多目标跟踪算法在水质监测中的应用

针对活鱼水质监测系统中的活鱼跟踪中存在的问题,提出了一种基于视频的多目标跟踪算法,通过采用一种基于统计模型的背景建模方法得到了实验鱼缸的初始背景,并在活鱼目标检测跟踪过程中实时更新背景,在此基础上采用背景相减法和自适应图像二值化实现了活鱼运动目标的提取,并用连通区域分析提取活鱼的大小、质心等特征值,最后将卡尔曼预测器应用于基于运动特征的跟踪技术中,实现了活鱼的轨迹跟踪,提取到了活鱼的运动轨迹,最终达到了为后续的水质预警提供了可靠的轨迹数据的目的,所跟踪得到的活鱼运动轨迹数据是监测系统水质预警的重要基础。研究结果表明,该算法符合系统的实时性和准确性要求,能实现活鱼运动轨迹的准确快速跟踪。     

毫米波雷达与视觉传感器信息融合的车辆跟踪

为提高车辆前向防碰撞预警系统对前方道路环境感知的准确性,提出一种毫米波雷达与视觉传感器信息融合的车辆跟踪方法。提出的剔除雷达干扰目标算法缩短了对干扰目标的处理时间;提出的对称检测算法可对雷达目标兴趣区域进行对称检测,减小雷达目标兴趣区域的横向位置误差;提出的KCF-KF组合滤波算法可提高跟踪车辆的精度。实车试验表明,该方法可有效跟踪车辆位置信息,像素坐标系下的X、Y坐标跟踪准确率分别超过97.34%与95.19%。     

欠驱动机器人最优运动轨迹生成与跟踪控制

以被动关节自由的欠驱动机器人为研究对象,对其最优运动规划与轨迹跟踪控制问题进行研究,控制目标为实现欠驱动机器人关节的任意位置控制.对欠驱动机器人系统的可控性条件进行分析,提出部分稳定规划器的思想,利用遗传算法对建立的适应度函数进行全局优化,得到部分稳定规划器的最优切换顺序.利用变结构控制方法进行反馈控制,实现了期望轨迹的精确跟踪.提出的方法一方面利用遗传算法的全局搜索能力,不必考虑机器人的严格线性化,能够快速、准确地实现路径寻优,且具有很好的稳定性:另一方面采用的变结构控制方法能够对系统干扰及参数变化具有良好的自适应性,因此本方法可以很容易推广到多自由度欠驱动机器人系统控制当中.通过末关节为被动关节的平面3自由度机器人进行仿真,仿真结果证明了方法的有效性.     

搜索区域和目标尺度自适应的无人艇海面目标跟踪

海面目标跟踪任务是实现水面无人艇自主化航行、智能化作业的重要基础。相比于普通场景的目标跟踪,海面目标跟踪需要面对目标抖动剧烈及目标尺度变化大等问题。针对海面目标在图像画面中抖动剧烈的问题,本文提出了搜索区域自适应算法,该方法通过对海面场景的分割完成了海天线位置的提取,然后通过海天线运动模型自适应地确定了每帧图像中目标搜索的区域;针对跟踪过程中海面目标尺度变化较大的问题,本文通过分割搜索区域的方法实现了目标尺度变化的自适应跟踪。基于相关滤波跟踪框架并结合上述两种改进策略,在真实的海面目标图像测试序列中,本文算法相比传统的相关滤波算法在跟踪精度上至少提升了26%,有效地解决了目标抖动剧烈和尺度自适应问题,提高了海面目标跟踪任务的精度。