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🔥 内容介绍

摘要

本文提出了一种基于拓展卡尔曼滤波（EKF）实现雷达和视觉合成数据的目标级传感器融合方法。该方法首先对雷达和视觉数据进行预处理，然后将预处理后的数据融合到EKF中，最后通过EKF估计目标的状态。仿真结果表明，该方法能够有效地融合雷达和视觉数据，并提高目标状态估计的精度。

1. 引言

雷达和视觉传感器是两种常用的目标检测传感器。雷达传感器能够提供目标的距离、方位角和速度信息，而视觉传感器能够提供目标的图像信息。将雷达和视觉数据融合起来，可以提高目标检测的精度和鲁棒性。

目前，目标级传感器融合的方法主要有两种：数据级融合和特征级融合。数据级融合是指将雷达和视觉数据直接融合起来，而特征级融合是指将雷达和视觉数据的特征提取出来，然后将提取出来的特征融合起来。

数据级融合的方法简单易于实现，但融合后的数据量较大，计算量也较大。特征级融合的方法可以减少融合后的数据量和计算量，但特征提取的过程复杂，并且特征的选取对融合效果有很大的影响。

本文提出了一种基于拓展卡尔曼滤波（EKF）实现雷达和视觉合成数据的目标级传感器融合方法。该方法首先对雷达和视觉数据进行预处理，然后将预处理后的数据融合到EKF中，最后通过EKF估计目标的状态。仿真结果表明，该方法能够有效地融合雷达和视觉数据，并提高目标状态估计的精度。

2. 相关工作

目标级传感器融合的研究已经有很多年了。早期的目标级传感器融合方法主要基于卡尔曼滤波（KF）。KF是一种线性滤波器，它能够估计目标的状态。然而，KF只能处理线性系统，因此它不能直接用于处理雷达和视觉数据的融合。

为了将KF用于雷达和视觉数据的融合，需要将雷达和视觉数据线性化。雷达数据的线性化方法有很多，例如，可以使用扩展卡尔曼滤波（EKF）或无迹卡尔曼滤波（UKF）。视觉数据的线性化方法也有很多，例如，可以使用粒子滤波（PF）或蒙特卡罗滤波（MCF）。

除了KF之外，还有很多其他目标级传感器融合方法。例如，可以使用联合概率数据关联（JPDA）或多假设跟踪（MHT）。JPDA是一种基于概率的方法，它能够估计目标的状态和数量。MHT是一种基于假设的方法，它能够估计目标的状态和轨迹。

3. 本文方法

本文提出的目标级传感器融合方法基于EKF。EKF是一种非线性滤波器，它能够估计非线性系统的状态。EKF的原理如下：

本文的方法首先对雷达和视觉数据进行预处理。雷达数据的预处理包括：去除噪声、滤波和数据关联。视觉数据的预处理包括：图像分割、目标检测和数据关联。

预处理后的雷达和视觉数据被融合到EKF中。EKF的状态向量包括目标的位置、速度和加速度。EKF的测量向量包括雷达测量的距离、方位角和速度，以及视觉测量的图像坐标。

EKF通过估计状态向量来估计目标的状态。EKF的估计结果可以用于目标跟踪、目标分类和目标识别。

📣 部分代码

function [PerformanceIndices] = PerfomanceCalculation(GT,Tracks,XScene,YScene,ActorRadius)% This function caculates the performance indices of the confirmed tracks​% Scene: A virtual rectangular region around the ego car normally% with (2*XScene,2*YScene) dimensions​% PerformanceIndices.NoOfActorsInScene:% # of the ground truth actors in the scene​% PerformanceIndices.NoOfTracksInScene:% # of tracks in the scene​% PerformanceIndices.MeanDistance:% The average distance btw the tracks inside the ActorRadius and the ground% truth actor​% PerformanceIndices.GhostActors:% # of actors that no track is associated to within the ActorRadius region% around the actor​        % Record the ground vehicles in the scene        j=1;        NoOfActorsInScene = 0;        for i=1:size(GT,2)            if (abs(GT(i).Position(1)) <= XScene) && ...               (abs(GT(i).Position(2)) <= YScene)                SceneGroundCars(j) = GT(i);                j = j + 1;                NoOfActorsInScene = NoOfActorsInScene + 1;            end        end                % Record the tracks in the scene found by Eatron tracker in        % SceneTracks and associate the tracks to actors that are         % closer than PerRadius        j=1;        NoOfTracksInScene = 0;        TrackGroundAssocVec = [];        for i=1:size(Tracks,2)            if (abs(Tracks(i).State(1)) <= XScene) && ...               (abs(Tracks(i).State(3)) <= YScene)                SceneTracks(j) = Tracks(i);                NoOfTracksInScene = NoOfTracksInScene + 1;                % Is this track asociated with an actor                for k=1:size(SceneGroundCars,2)                    distance = norm( SceneGroundCars(k).Position(1:2) - ...                                     transpose(SceneTracks(j).State([1,3])) );                    if distance <= ActorRadius                        % The k_th SceneGroundCars actor is associated to                        % the j_th SceneGroundCars track.                        TrackGroundAssocVec = [TrackGroundAssocVec; k,j,distance];                    end                end            j = j + 1;            end        end​        % Performance metric 1) # of tracked and ground vehicles in the        % scene at the current step        PerformanceIndices.NoOfActorsInScene = NoOfActorsInScene;        PerformanceIndices.NoOfTracksInScene = NoOfTracksInScene;                % Performance metric 2) Mean distance of Actors in the scene wrt the        % associated tracks using PerRadius        if numel(TrackGroundAssocVec) ~= 0            MeanDistance = mean(TrackGroundAssocVec(:,3));        else            MeanDistance = NaN;        end        PerformanceIndices.MeanDistance = MeanDistance;​        % Performance metric 3) # of ghost vehicles        % Ghost vehicle: An actor that no track is asigned to within the        % ghost region (PerRadius) around the vehicle at the currecnt step        if numel(TrackGroundAssocVec) ~= 0                GhostActors = 0;            for i=1:size(SceneGroundCars,2)                if sum(TrackGroundAssocVec(:,1) == i) == 0                   GhostActors = GhostActors + 1;                end            end        else            % If there is not any associated track, all actors are ghost actors            GhostActors = size(SceneGroundCars,2);        end        PerformanceIndices.GhostActors = GhostActors;end​​

⛳️ 运行结果

​4. 结论

本文提出了一种基于EKF实现雷达和视觉合成数据的目标级传感器融合方法。该方法能够有效地融合雷达和视觉数据，并提高目标状态估计的精度。仿真结果表明，该方法能够很好地跟踪目标的运动轨迹，并且EKF估计结果的误差随着时间的推移而减小。

🔗 参考文献

[1] 宋之卉,赵彦晓.基于卡尔曼滤波模型的多传感器数据融合导航定位建模与仿真[J].数字通信世界, 2019(9):3.DOI:CNKI:SUN:SZTJ.0.2019-09-041.

[2] 王青,毕靖.基于雷达/红外神经网络融合目标跟踪算法[J].系统仿真学报, 2003, 15(4):3.DOI:10.3969/j.issn.1004-731X.2003.04.008.

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