【摘 要】
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针对智能驾驶公交车在复杂城市环境下对多个目标进行实时跟踪的难题,提出了一种结合改进匈牙利指派和多传感器卡尔曼滤波的多目标跟踪算法。首先通过自适应阈值结合广度优先搜索算法划分出最大连接子图序列;然后使用匈牙利指派依次求解最大连接子图序列,通过得到的结果实现对多目标和多量测值之间的关联;最后使用卡尔曼滤波算法对关联结果进行处理,将已关联的多传感器量测值融合得到更准确的目标状态估计,对未关联中丢失的目标
【机 构】
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第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）摘要集
【出 处】
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第31届中国过程控制会议（CPCC 2020）摘要集
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针对智能驾驶公交车在复杂城市环境下对多个目标进行实时跟踪的难题,提出了一种结合改进匈牙利指派和多传感器卡尔曼滤波的多目标跟踪算法。首先通过自适应阈值结合广度优先搜索算法划分出最大连接子图序列;然后使用匈牙利指派依次求解最大连接子图序列,通过得到的结果实现对多目标和多量测值之间的关联;最后使用卡尔曼滤波算法对关联结果进行处理,将已关联的多传感器量测值融合得到更准确的目标状态估计,对未关联中丢失的目标做预测,将未关联中新出现的目标添加到关联列表。实车实验表明:该算法可以在复杂城市环境下对多个目标进行实时跟踪,可以解决由于目标间的遮挡、交错或目标漂移而导致跟踪失败的情况,与多目标假设跟踪算法相比将有效跟踪距离提升28%,跟踪精度提升39%,同时通过卡尔曼滤波进行多传感器融合显著提高了检测精度。
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