multiObjectTracker

Отслеживаемые объекты с помощью присвоения GNN

расширьте все на странице

Описание

multiObjectTracker Система object™ инициализирует, подтверждает, предсказывает, корректирует и удаляет дорожки перемещения объектов. Входные параметры к мультиобъектному средству отслеживания являются отчетами обнаружения, сгенерированными objectDetection объект, radarDetectionGenerator объект или visionDetectionGenerator объект. Мультиобъектное средство отслеживания принимает обнаружения от нескольких датчиков и присваивает их дорожкам с помощью критерия глобального самого близкого соседа (GNN). Каждое обнаружение присвоено отдельной дорожке. Если обнаружение не может быть присвоено никакой дорожке, на основе AssignmentThreshold свойство, средство отслеживания создает новый трек. Дорожки возвращены в массиве структур.

Новый трек запускается в предварительном состоянии. Если достаточно обнаружений присвоено предварительной дорожке, ее изменениям состояния в подтвержденном. Если обнаружение является известной классификацией (ObjectClassID поле возвращенной дорожки является ненулевым), та дорожка может быть сразу подтверждена. Для получения дополнительной информации на мультиобъектных свойствах средства отслеживания, используемых, чтобы подтвердить дорожки, см. Алгоритмы.

Когда дорожка подтверждена, мультиобъектное средство отслеживания полагает что дорожка представлять физический объект. Если обнаружения не добавляются к дорожке в specifiable количестве обновлений, дорожка удалена.

Средство отслеживания также оценивает ковариационную матрицу вектора состояния и вектора состояния для каждой дорожки с помощью Фильтра Калмана. Эти векторы состояния используются, чтобы предсказать местоположение дорожки в каждой системе координат и определить вероятность каждого обнаружения, присваиваемого каждой дорожке.

К отслеживаемым объектам с помощью мультиобъектного средства отслеживания:

  1. Создайте multiObjectTracker объект и набор его свойства.

  2. Вызовите объект с аргументами, как будто это была функция.

Чтобы узнать больше, как Системные объекты работают, смотрите то, Что Системные объекты? MATLAB.

Создание

Синтаксис

tracker = multiObjectTracker
tracker = multiObjectTracker(Name,Value)

Описание

tracker = multiObjectTracker создает multiObjectTracker Системный объект со значениями свойств по умолчанию.

пример

tracker = multiObjectTracker(Name,Value) свойства наборов для мультиобъектного средства отслеживания с помощью одной или нескольких пар "имя-значение". Например, multiObjectTracker('FilterInitializationFcn',@initcvukf,'MaxNumTracks',100) создает мультиобъектное средство отслеживания, которое использует постоянную скорость, сигма-точечный фильтр Калмана и обеспечивает максимум 100 дорожек. Заключите каждое имя свойства в кавычки.

Свойства

развернуть все

Если в противном случае не обозначено, свойства являются ненастраиваемыми, что означает, что вы не можете изменить их значения после вызова объекта. Объекты блокируют, когда вы вызываете их и release функция разблокировала их.

Если свойство является настраиваемым, можно изменить его значение в любое время.

Для получения дополнительной информации об изменении значений свойств смотрите Разработку системы в MATLAB Используя Системные объекты (MATLAB).

Функция инициализации фильтра Калмана, определенный функцией указатель или как вектор символов или скаляр строки имени допустимой функции инициализации Фильтра Калмана.

Automated Driving Toolbox™ предоставляет несколько функций инициализации, которые можно использовать, чтобы задать FilterInitializationFcn.

Функция инициализацииФункциональное определение
initcvekfИнициализируйте расширенный Фильтр Калмана постоянной скорости.
initcvkfИнициализируйте постоянную скорость линейный Фильтр Калмана.
initcvukfИнициализируйте сигма-точечный фильтр Калмана постоянной скорости.
initcaekfИнициализируйте расширенный Фильтр Калмана постоянного ускорения.
initcakfИнициализируйте постоянное ускорение линейный Фильтр Калмана.
initcaukf Инициализируйте сигма-точечный фильтр Калмана постоянного ускорения.
initctekf Инициализируйте постоянный-turnrate расширенный Фильтр Калмана.
initctukfИнициализируйте постоянный-turnrate сигма-точечный фильтр Калмана.

Можно также записать собственную функцию инициализации. Вход к этой функции должен быть отчетом обнаружения, созданным objectDetection. Выход этой функции должен быть объектом Фильтра Калмана: trackingKF, trackingEKF, или trackingUKF. Чтобы вести вас в записи этой функции, можно исследовать детали предоставленных функций из MATLAB®. Например:

type initcvkf

Типы данных: function_handle | char | string

Порог присвоения обнаружения, заданный как положительный действительный скаляр. Чтобы присвоить обнаружение дорожке, нормированное расстояние обнаружения от дорожки должно быть меньше порога присвоения. Если некоторые обнаружения остаются неприсвоенными к дорожкам, которым вы хотите их присвоенный, увеличиваете порог. Если некоторые обнаружения присвоены неправильным дорожкам, уменьшают порог.

Типы данных: double

Параметры подтверждения для создания дорожки, заданного как двухэлементный вектор положительных увеличивающихся целых чисел, [M N], где M меньше N. Дорожка подтверждена когда, по крайней мере, M обнаружения присвоены дорожке во время первого N обновления после инициализации дорожки.

  • Когда установка M, учтите вероятность обнаружения объектов для датчиков. Вероятность обнаружения зависит от факторов, таких как поглощение газов или помеха. Можно уменьшать M когда дорожки не удаются быть подтвержденными или увеличивают M когда слишком много ложных обнаружений присвоены дорожкам.

  • Когда установка N, рассмотрите число раз, которое вы хотите, чтобы средство отслеживания обновило, прежде чем это примет решение подтверждения. Например, если средство отслеживания обновляется каждые 0.05 секунды, и вы позволяете 0,5 секундам принимать решение подтверждения, устанавливать N = 10.

Пример: [3 5]

Типы данных: double

Курсирующий порог для удаления дорожки, заданного как положительное целое число. coasts дорожки, когда никакие обнаружения не присвоены той подтвержденной дорожке после одного или нескольких шагов прогноза. Если количество курсирующих шагов превышает этот курсирующий порог, объект удаляет дорожку.

Типы данных: double

Максимальное количество дорожек, которые средство отслеживания может обеспечить, заданный как положительное целое число.

Типы данных: double

Максимальное количество датчиков, которые могут быть соединены со средством отслеживания, задало как положительное целое число.

Когда вы задаете обнаружения, как введено к мультиобъектному средству отслеживания,

MaxNumSensors должен быть больше или быть равен самому высокому SensorIndex значение в detections массив ячеек objectDetection объекты раньше обновляли мультиобъектное средство отслеживания. Это свойство определяет сколько наборов ObjectAttributes поля каждая выходная дорожка могут иметь.

Типы данных: double

Включите матрицу стоимости, как введено к multiObjectTracker Системный объект или к updateTracks функция, заданная как false или true.

Типы данных: логический

Это свойство доступно только для чтения.

Количество дорожек обеспечено мультиобъектным средством отслеживания, заданным как неотрицательное целое число.

Типы данных: double

Это свойство доступно только для чтения.

Количество подтвержденных дорожек, заданных как неотрицательное целое число. IsConfirmed поля выходных структур дорожки указывают, какие дорожки подтверждены.

Типы данных: double

Использование

Чтобы обновить дорожки, вызовите созданное мультиобъектное средство отслеживания с аргументами, как будто это была функция (описанный здесь). В качестве альтернативы обновите дорожки при помощи updateTracks функция, задавая мультиобъектное средство отслеживания как входной параметр.

Синтаксис

confirmedTracks = tracker(detections,time)
[confirmedTracks,tentativeTracks] = tracker(detections,time)
[confirmedTracks,tentativeTracks,allTracks] = tracker(detections,time)
[___] = tracker(detections,time,costMatrix)

Описание

confirmedTracks = tracker(detections,time) создает, обновляет, и удаляет дорожки в мультиобъектном средстве отслеживания и возвращает детали о подтвержденных дорожках. Обновления основаны на заданном списке detections, и все дорожки обновляются к заданному time. Каждый элемент в возвращенном confirmedTracks массив структур соответствует одноколейному пути.

пример

[confirmedTracks,tentativeTracks] = tracker(detections,time) также возвращает массив структур, содержащий детали о предварительных дорожках.

пример

[confirmedTracks,tentativeTracks,allTracks] = tracker(detections,time) также возвращает массив структур, содержащий детали обо всех подтвержденных и предварительных дорожках, allTracks. Дорожки возвращены в порядке, согласно которому средство отслеживания внутренне обеспечивает их. Можно использовать этот выход, чтобы помочь вам вычислить матрицу стоимости, дополнительный входной параметр.

[___] = tracker(detections,time,costMatrix) задает матрицу стоимости, возвращая любой из выходных параметров от предыдущих синтаксисов.

Чтобы задать матрицу стоимости, установите HasCostMatrixInput свойство multiObjectTracker Системный объект к true.

Входные параметры

развернуть все

Список обнаружений, заданный как массив ячеек objectDetection объекты. Time значение свойства каждого objectDetection объект должен быть меньше чем или равен текущему времени обновления, time, и больше, чем предыдущая временная стоимость раньше обновлял мультиобъектное средство отслеживания.

Время обновления, заданного как действительный скаляр. Мультиобъектное средство отслеживания обновляет все дорожки к этому времени. Модули находятся в секундах.

time должен быть больше или быть равен самому большому Time значение свойства objectDetection объекты во входе detections список. time должен увеличиться в значении с каждым обновлением мультиобъектного средства отслеживания.

Типы данных: double

Стойте матрицы, заданной как N с действительным знаком матрица T-by-ND, где N T является количеством существующих дорожек, и N D является количеством текущих обнаружений. Строки матрицы стоимости соответствуют существующим дорожкам. Столбцы соответствуют обнаружениям. Дорожки упорядочены, когда они появляются в списке дорожек в allTracks выходной аргумент предыдущего обновления мультиобъектного средства отслеживания.

В первом обновлении мультиобъектного средства отслеживания, или когда мультиобъектное средство отслеживания не имеет никаких предыдущих дорожек, присвоение, стоимость матрицирует размер [0, N D]. Стоимость должна быть вычислена так, чтобы более низкие цены указали на более высокую вероятность, что мультиобъектное средство отслеживания присваивает обнаружение дорожке. Чтобы препятствовать тому, чтобы определенные обнаружения были присвоены определенным дорожкам, используйте Inf.

Зависимости

Чтобы включить спецификацию матрицы стоимости при обновлении дорожек, установите HasCostMatrixInput свойство мультиобъектного средства отслеживания к true

Типы данных: double

Выходные аргументы

развернуть все

Подтвержденные дорожки, возвращенные как массив структур с этими полями.

Поле Определение
TrackIDУникальный идентификатор дорожки.
TimeВремя, в которое обновляется дорожка. Модули находятся в секундах.
AgeКоличество обновлений начиная с инициализации дорожки.
StateОбновленный вектор состояния. Вектор состояния характерен для каждого типа Фильтра Калмана.
StateCovarianceОбновленная ковариационная матрица состояния. Ковариационная матрица характерна для каждого типа Фильтра Калмана.
IsConfirmedСостояние Confirmation. Этим полем является true если дорожка подтверждена, чтобы быть действительной целью.
IsCoastedСостояние Coasting. Этим полем является true если дорожка обновляется без нового обнаружения.
ObjectClassIDЦелочисленное значение, представляющее предметную классификацию. Значение 0 представляет неизвестную классификацию. Ненулевые классификации применяются только к подтвержденным дорожкам.
ObjectAttributesМассив ячеек атрибутов объектов, о которых сообщает датчик, делающий обнаружение.

Дорожка подтверждена если:

  • По крайней мере, M обнаружения присвоены дорожке во время первого N обновления после инициализации дорожки. Задавать значения [M N], используйте ConfirmationParameters свойство мультиобъектного средства отслеживания.

  • objectDetection объект, инициирующий дорожку, имеет ObjectClassID больше, чем нуль.

Предварительные дорожки, возвращенные как массив структур с этими полями.

Поле Определение
TrackIDУникальный идентификатор дорожки.
TimeВремя, в которое обновляется дорожка. Модули находятся в секундах.
AgeКоличество обновлений начиная с инициализации дорожки.
StateОбновленный вектор состояния. Вектор состояния характерен для каждого типа Фильтра Калмана.
StateCovarianceОбновленная ковариационная матрица состояния. Ковариационная матрица характерна для каждого типа Фильтра Калмана.
IsConfirmedСостояние Confirmation. Этим полем является true если дорожка подтверждена, чтобы быть действительной целью.
IsCoastedСостояние Coasting. Этим полем является true если дорожка обновляется без нового обнаружения.
ObjectClassIDЦелочисленное значение, представляющее предметную классификацию. Значение 0 представляет неизвестную классификацию. Ненулевые классификации применяются только к подтвержденным дорожкам.
ObjectAttributesМассив ячеек атрибутов объектов, о которых сообщает датчик, делающий обнаружение.

Дорожка является предварительной, прежде чем она будет подтверждена.

Все подтвержденные и предварительные дорожки, возвращенные как массив структур с этими полями.

Поле Определение
TrackIDУникальный идентификатор дорожки.
TimeВремя, в которое обновляется дорожка. Модули находятся в секундах.
AgeКоличество обновлений начиная с инициализации дорожки.
StateОбновленный вектор состояния. Вектор состояния характерен для каждого типа Фильтра Калмана.
StateCovarianceОбновленная ковариационная матрица состояния. Ковариационная матрица характерна для каждого типа Фильтра Калмана.
IsConfirmedСостояние Confirmation. Этим полем является true если дорожка подтверждена, чтобы быть действительной целью.
IsCoastedСостояние Coasting. Этим полем является true если дорожка обновляется без нового обнаружения.
ObjectClassIDЦелочисленное значение, представляющее предметную классификацию. Значение 0 представляет неизвестную классификацию. Ненулевые классификации применяются только к подтвержденным дорожкам.
ObjectAttributesМассив ячеек атрибутов объектов, о которых сообщает датчик, делающий обнаружение.

Функции объекта

Чтобы использовать объектную функцию, задайте Системный объект как первый входной параметр. Например, чтобы выпустить системные ресурсы Системного объекта под названием obj, используйте этот синтаксис:

release(obj)

развернуть все

isLockedОпределите, используется ли Системный объект
getTrackFilterPropertiesПолучите свойства фильтра дорожки от мультиобъектного средства отслеживания
setTrackFilterPropertiesУстановите свойства фильтра дорожки от мультиобъектного средства отслеживания
updateTracksОбновите мультиобъектное средство отслеживания с новыми обнаружениями
stepЗапустите алгоритм Системного объекта
releaseВысвободите средства и позвольте изменения в значениях свойств Системного объекта и введите характеристики
resetСбросьте внутренние состояния Системного объекта

Примеры

развернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте multiObjectTracker Система object™ использование инициализации фильтра по умолчанию функционирует для 2D модели постоянной скорости. Для этой модели движения вектор состояния [x; vx; y;].

tracker = multiObjectTracker('ConfirmationParameters',[4 5], ...
    'NumCoastingUpdates',10);

Создайте обнаружение путем определения objectDetection объект. Чтобы использовать это обнаружение с мультиобъектным средством отслеживания, заключите обнаружение в массив ячеек.

dettime = 1.0;
det = { ...
    objectDetection(dettime,[10; -1], ...
    'SensorIndex',1, ...
    'ObjectAttributes',{'ExampleObject',1}) ...
    };

Обновите мультиобъектное средство отслеживания с этим обнаружением. Время, в которое вы обновляете мультиобъектного берущего, должно быть больше или быть равно времени, в которое был обнаружен объект.

updatetime = 1.25;
[confirmedTracks,tentativeTracks,allTracks] = tracker(det,updatetime);

Создайте другое обнаружение того же объекта и обновите мультиобъектное средство отслеживания. Средство отслеживания обеспечивает только одну дорожку.

dettime = 1.5;
det = { ...
    objectDetection(dettime,[10.1; -1.1], ...
    'SensorIndex',1, ...
    'ObjectAttributes',{'ExampleObject',1}) ...
    };
updatetime = 1.75;
[confirmedTracks,tentativeTracks,allTracks] = tracker(det,updatetime);

Определите, была ли дорожка проверена путем проверки количества подтвержденных дорожек.

numConfirmed = tracker.NumConfirmedTracks
numConfirmed = 0

Исследуйте положение и скорость отслеживаемого объекта. Поскольку дорожка не была подтверждена, получите положение и скорость от tentativeTracks структура.

positionSelector = [1 0 0 0; 0 0 1 0];
velocitySelector = [0 1 0 0; 0 0 0 1];
position = getTrackPositions(tentativeTracks,positionSelector)
position = 1×2

   10.1426   -1.1426


velocity = getTrackVelocities(tentativeTracks,velocitySelector)
velocity = 1×2

    0.1852   -0.1852
Скрипт Open Live Script

Создайте последовательность обнаружений движущегося объекта. Отследите обнаружения с помощью multiObjectTracker Система object™. Наблюдайте, как дорожки переключаются от предварительного до подтвержденного и затем к удаленному.

Создайте мультиобъектное средство отслеживания с помощью initcakf отфильтруйте функцию инициализации. Модели средства отслеживания 2D движение постоянного ускорения. Для этой модели движения вектор состояния [x; vx; ax; y;; да].

tracker = multiObjectTracker('FilterInitializationFcn',@initcakf, ...
    'ConfirmationParameters',[3 4],'NumCoastingUpdates',6);

Создайте последовательность обнаружений движущейся цели с помощью objectDetection. Использовать эти обнаружения с multiObjectTracker, заключите обнаружения в массив ячеек.

dt = 0.1;
pos = [10; -1];
vel = [10; 5];
for detno = 1:2
    time = (detno-1)*dt;
    det = { ...
        objectDetection(time,pos, ...
        'SensorIndex',1, ...
        'ObjectAttributes',{'ExampleObject',1}) ...
        };
    [confirmedTracks,tentativeTracks,allTracks] = tracker(det,time);
    pos = pos + vel*dt;
    meas = pos;
end

Проверьте, что дорожка еще не была подтверждена путем проверки количества подтвержденных дорожек.

numConfirmed = tracker.NumConfirmedTracks
numConfirmed = 0

Поскольку дорожка не подтверждена, получите положение и скорость от tentativeTracks структура.

positionSelector = [1 0 0 0 0 0; 0 0 0 1 0 0];
velocitySelector = [0 1 0 0 0 0; 0 0 0 0 1 0];
position = getTrackPositions(tentativeTracks,positionSelector)
position = 1×2

   10.6669   -0.6665


velocity = getTrackVelocities(tentativeTracks,velocitySelector)
velocity = 1×2

    3.3473    1.6737

Добавьте больше обнаружений, чтобы подтвердить дорожку.

for detno = 3:5
    time = (detno-1)*dt;
    det = { ...
        objectDetection(time,pos, ...
        'SensorIndex',1, ...
        'ObjectAttributes',{'ExampleObject',1}) ...
        };
    [confirmedTracks,tentativeTracks,allTracks] = tracker(det,time);
    pos = pos + vel*dt;
    meas = pos;
end

Проверьте, что дорожка была подтверждена и отображает радиус-векторы и векторы скорости для той дорожки.

numConfirmed = tracker.NumConfirmedTracks
numConfirmed = 1

position = getTrackPositions(confirmedTracks,positionSelector)
position = 1×2

   13.8417    0.9208


velocity = getTrackVelocities(confirmedTracks,velocitySelector)
velocity = 1×2

    9.4670    4.7335

Позвольте запущенному средству отслеживания, но не добавляйте новые обнаружения. Существующая дорожка удалена.

for detno = 6:20
    time = (detno-1)*dt;
    det = {};
    [confirmedTracks,tentativeTracks,allTracks] = tracker(det,time);
    pos = pos + vel*dt;
    meas = pos;
end

Проверьте, что средство отслеживания не имеет никаких предварительных или подтвержденных дорожек.

isempty(allTracks)
ans = logical
   1
Скрипт Open Live Script

Сгенерируйте обнаружения с помощью автомобильного радара по ходу движения, смонтированного на автомобиле, оборудованном датчиком. Примите, что существует три цели:

  • Транспортное средство 1 находится в центральном маршруте, непосредственно перед автомобилем, оборудованным датчиком, и управляющий на той же скорости.

  • Транспортное средство 2 находится в левом маршруте и управлении быстрее, чем автомобиль, оборудованный датчиком на 12 километров в час.

  • Транспортное средство 3 находится в правильном маршруте и управлении медленнее, чем автомобиль, оборудованный датчиком на 5 километров в час.

Все положения, скорости и измерения относительно автомобиля, оборудованного датчиком. Запустите симуляцию для десяти шагов.

dt = 0.1;
pos1 = [150 0 0];
pos2 = [160 10 0];
pos3 = [130 -10 0];
vel1 = [0 0 0];
vel2 = [12*1000/3600 0 0];
vel3 = [-5*1000/3600 0 0];
car1 = struct('ActorID',1,'Position',pos1,'Velocity',vel1);
car2 = struct('ActorID',2,'Position',pos2,'Velocity',vel2);
car3 = struct('ActorID',3,'Position',pos3,'Velocity',vel3);

Создайте автомобильный радарный датчик, который возмещен от автомобиля, оборудованного датчиком. По умолчанию местоположение датчика в (3.4,0) метры от центра транспортного средства и 0,2 метра над землей плоскость. Выключите расчет уровня области значений так, чтобы радарный датчик измерил положение только.

radar = radarDetectionGenerator('DetectionCoordinates','Sensor Cartesian', ...
    'MaxRange',200,'RangeResolution',10,'AzimuthResolution',10, ...
    'FieldOfView',[40 15],'UpdateInterval',dt,'HasRangeRate',false);
tracker = multiObjectTracker('FilterInitializationFcn',@initcvkf, ...
    'ConfirmationParameters',[3 4],'NumCoastingUpdates',6);

Сгенерируйте обнаружения с радаром от неавтомобилей, оборудованных датчиком. Выходные обнаружения формируют массив ячеек и могут быть переданы непосредственно в multiObjectTracker.

simTime = 0;
nsteps = 10;
for k = 1:nsteps
    dets = radar([car1 car2 car3],simTime);
    [confirmedTracks,tentativeTracks,allTracks] = tracker(dets,simTime);

Переместите автомобили один временной шаг и обновите мультиобъектное средство отслеживания.

    simTime = simTime + dt;
    car1.Position = car1.Position + dt*car1.Velocity;
    car2.Position = car2.Position + dt*car2.Velocity;
    car3.Position = car3.Position + dt*car3.Velocity;
end

Используйте birdsEyePlot создать вид сверху обнаружений. Постройте зону охвата датчика. Извлеките положения X и Y целей путем преобразования Measurement поля массива ячеек в массив MATLAB. Отобразите обнаружения на видимом с большого расстояния графике.

BEplot = birdsEyePlot('XLim',[0 220],'YLim',[-75 75]);
caPlotter = coverageAreaPlotter(BEplot,'DisplayName','Radar coverage area');
plotCoverageArea(caPlotter,radar.SensorLocation,radar.MaxRange, ...
    radar.Yaw,radar.FieldOfView(1))
detPlotter = detectionPlotter(BEplot,'DisplayName','Radar detections');
detPos = cellfun(@(d)d.Measurement(1:2),dets,'UniformOutput',false);
detPos = cell2mat(detPos')';
if ~isempty(detPos)
    plotDetection(detPlotter,detPos)
end

Алгоритмы

Когда вы передаете обнаружения в мультиобъектное средство отслеживания, Системный объект:

  • Попытки присвоить входные обнаружения существующим дорожкам, с помощью assignDetectionsToTracks функция.

  • Создает новые треки из неприсвоенных обнаружений.

  • Обновления уже присвоили дорожки и возможно подтверждают их, на основе ConfirmationParameters свойство мультиобъектного средства отслеживания.

  • Удаляет дорожки, которые не имеют никаких присвоенных обнаружений в последнем NumCoastingUpdates обновления.

Расширенные возможности

Смотрите также

Функции

Объекты

Темы

Введенный в R2017a

Документация Automated Driving Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте