Exponenta Banner

trackerGNN

Мультидатчик, мультиобъектное средство отслеживания с помощью присвоения GNN

расширьте все на странице

Описание

trackerGNN Система object™ является средством отслеживания, способным к обработке обнаружений многих целей от нескольких датчиков. Средство отслеживания использует алгоритм присвоения глобальной переменной, ближайшего соседа (GNN). Средство отслеживания инициализирует, подтверждает, предсказывает, корректирует и удаляет дорожки. Входные параметры к средству отслеживания являются отчетами обнаружения, сгенерированными objectDetection, fusionRadarSensor, irSensor, или sonarSensor объекты. Средство отслеживания оценивает ковариационную матрицу вектора состояния и вектора состояния для каждой дорожки. Каждое обнаружение присвоено самое большее одной дорожке. Если обнаружение не может быть присвоено никакой дорожке, средство отслеживания инициализирует новый трек.

Любой новый трек запускается в предварительном состоянии. Если достаточно обнаружений присвоено предварительной дорожке, ее изменениям состояния в подтвержденном. Если обнаружение уже имеет известную классификацию (ObjectClassID поле возвращенной дорожки является ненулевым), та дорожка сразу подтверждена. Когда дорожка подтверждена, средство отслеживания полагает, что дорожка представляет физический объект. Если обнаружения не присвоены дорожке в specifiable количестве обновлений, дорожка удалена.

К отслеживаемым объектам с помощью этого объекта:

  1. Создайте trackerGNN 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?.

Создание

Синтаксис

tracker = trackerGNN
tracker = trackerGNN(Name,Value)

Описание

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

пример

tracker = trackerGNN(Name,Value) свойства наборов для средства отслеживания с помощью одной или нескольких пар "имя-значение". Например, trackerGNN('FilterInitializationFcn',@initcvukf,'MaxNumTracks',100) создает мультиобъектное средство отслеживания, которое использует постоянную скорость, сигма-точечный фильтр Калмана и позволяет 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.

Уникальный идентификатор средства отслеживания в виде неотрицательного целого числа. Это свойство используется в качестве SourceIndex в средстве отслеживания выходные параметры, и отличают дорожки, которые прибывают из различных средств отслеживания в системе нескольких-средств-отслеживания. Необходимо задать это свойство как положительное целое число, чтобы использовать дорожку выходные параметры в качестве входных параметров к термофиксатору дорожки.

Пример 1

Отфильтруйте функцию инициализации в виде указателя на функцию или как вектор символов, содержащий имя функции инициализации фильтра. Средство отслеживания использует функцию инициализации фильтра при создании новых треков.

Sensor Fusion and Tracking Toolbox™ предоставляет много функций инициализации, которые можно использовать, чтобы задать FilterInitializationFcn.

Функция инициализацииФункциональное определение
initcvabfИнициализируйте фильтр альфы - беты постоянной скорости
initcaabfИнициализируйте фильтр альфы - беты постоянного ускорения
initcvekfИнициализируйте расширенный Фильтр Калмана постоянной скорости.
initcackfИнициализируйте фильтр кубатуры постоянного ускорения.
initctckfИнициализируйте фильтр кубатуры постоянной угловой скорости вращения.
initcvckfИнициализируйте фильтр кубатуры постоянной скорости.
initcapfИнициализируйте фильтр частиц постоянного ускорения.
initctpfИнициализируйте фильтр частиц постоянной угловой скорости вращения.
initcvpfИнициализируйте фильтр частиц 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 расширенный Фильтр Калмана постоянной угловой скорости вращения.
initctukfИнициализируйте сигма-точечный фильтр Калмана постоянной угловой скорости вращения.
initcvmscekfИнициализируйте измененные сферические координаты постоянной скорости, расширил Фильтр Калмана.
initrpekfИнициализируйте постоянную скорость параметризованный областью значений расширенный Фильтр Калмана.
initapekfИнициализируйте постоянную скорость параметризованный углом расширенный Фильтр Калмана.
initekfimmИнициализируйте отслеживание фильтр IMM.
initsingerekfИнициализируйте расширенный Фильтр Калмана ускорения Зингера.

Можно также записать собственную функцию инициализации. Функция должна иметь следующий синтаксис:

filter = filterInitializationFcn(detection)
Вход к этой функции является отчетом обнаружения как созданные objectDetection. Выход этой функции должен быть объектом фильтра: trackingKF, trackingEKF, trackingUKF, trackingCKF, trackingPF, trackingMSCEKF, trackingGSF, trackingIMM, или trackingABF.

Чтобы вести вас в записи этой функции, можно исследовать детали предоставленных функций из MATLAB®. Например:

type initcvekf

Типы данных: function_handle | char

Алгоритм присвоения в виде 'MatchPairs', 'Munkres', 'Jonker-Volgenant', 'Auction', или 'Custom'. Munkres является единственным алгоритмом присвоения, который гарантирует оптимальное решение, но это является также самым медленным, особенно для больших количеств обнаружений и дорожек. Другие алгоритмы не гарантируют оптимального решения, но могут быть быстрее для проблем с 20 или больше дорожками и обнаружениями. Use'Custom' чтобы задать ваше собственное присвоение функционируют и задают его имя в CustomAssignmentFcn свойство.

Пример: 'Custom'

Типы данных: char

Пользовательское имя функции присвоения в виде символьной строки. Функция присвоения должна иметь следующий синтаксис:

 [assignment,unTrs,unDets] = f(cost,costNonAssignment)
Для примера функции присвоения и описания ее аргументов, смотрите assignmunkres.

Зависимости

Чтобы включить это свойство, установите Assignment свойство к 'Custom'.

Типы данных: char

Порог присвоения обнаружения (или порог пропускания) в виде положительной скалярной величины или вектора 1 на 2 [C 1,C2], где C 1≤C2. Если задано как скаляр, заданное значение, val, будет расширено до [val, Inf].

Первоначально, средство отслеживания выполняет крупную оценку для нормированного расстояния между всеми дорожками и обнаружениями. Средство отслеживания только вычисляет точное нормированное расстояние для комбинаций, крупное нормированное расстояние которых меньше C 2. Кроме того, средство отслеживания может только присвоить обнаружение дорожке, если их точное нормированное расстояние меньше C 1. Смотрите distance функция используется с отслеживанием фильтров (например, trackingCKF и trackingEKF) для объяснения расчета расстояния.

Советы:

  • Увеличьте значение C 2, если существуют комбинации дорожки и обнаружения, которое должно быть вычислено для присвоения, но не является. Уменьшите его, если расчет стоимости занимает слишком много времени.

  • Увеличьте значение C 1, если существуют обнаружения, которые должны быть присвоены дорожкам, но не являются. Уменьшите его, если существуют обнаружения, которые присвоены дорожкам, которым они не должны быть присвоены (слишком далеко).

Подтверждение и тип логики удаления в виде 'History' или 'Score'.

  • 'History' – Отследите подтверждение, и удаление основано на числе раз, дорожка была присвоена обнаружению в последних обновлениях средства отслеживания.

  • 'Score' – Отследите подтверждение, и удаление основано на счете дорожки логарифмической правдоподобности. Высокий счет означает, что дорожка, более вероятно, будет допустима. Низкий балл означает, что дорожка, более вероятно, будет ложным предупреждением.

Порог для подтверждения дорожки в виде скаляра или вектора 1 на 2. Порог зависит от типа логики подтверждения и удаления дорожки, вы устанавливаете использование TrackLogic свойство.

  • История – Задает порог подтверждения как вектор 1 на 2 [M N]. Дорожка подтверждена, если она получает, по крайней мере, M обнаружения в последнем N обновления. Значением по умолчанию является [2,3].

  • Счет – Задает порог подтверждения как скаляр. Дорожка подтверждена, если ее счет, по крайней мере, так же высок как порог подтверждения. Значением по умолчанию является 20.

Типы данных: single | double

Минимальный счет, требуемый удалить дорожку в виде скаляра или вектора 1 на 2 с действительным знаком. Порог зависит от типа логики подтверждения и удаления дорожки, вы устанавливаете использование TrackLogic свойство:

  • История – Задает порог подтверждения как [P R]. Если подтвержденная дорожка не присвоена никакому обнаружению P времена в последнем R обновления средства отслеживания, затем дорожка удалена.

  • Счет – дорожка удалена, если ее счет уменьшается, по крайней мере, порогом с максимального счета дорожки.

Пример 3

Типы данных: single | double

Вероятность обнаружения в виде положительной скалярной величины между 0 и 1. Это свойство используется для расчета счет дорожки.

Пример: 0.5

Типы данных: single | double

Вероятность ложного предупреждения в виде скаляра. Это свойство используется для расчета счет дорожки.

Пример: 1e-5

Типы данных: single | double

Уровень новых треков на единичный объем в виде положительной скалярной величины. Уровень новых треков используется в вычислении счета дорожки во время инициализации дорожки.

Пример: 2.5

Типы данных: single | double

Объем интервала измерения датчика в виде положительной скалярной величины. Например, если радар производит 4-D измерение, которое включает азимут, вертикальное изменение, область значений и уровень области значений, 4-D объем задан радаром угловая ширина луча, ширина интервала области значений и ширина интервала уровня области значений. Объем используется в вычислении счета дорожки при инициализации и обновлении дорожки.

Пример: 1.5

Типы данных: single | double

Максимальное количество дорожек, которые средство отслеживания может обеспечить в виде положительного целого числа.

Типы данных: single | double

Максимальное количество датчиков, которые могут быть соединены со средством отслеживания в виде положительного целого числа. MaxNumSensors должен быть больше или быть равен самому большому значению SensorIndex найденный во всех обнаружениях раньше обновлял средство отслеживания. SensorIndex свойство objectDetection объект. MaxNumSensors свойство определяет сколько наборов ObjectAttributes поля каждая выходная дорожка могут иметь.

Типы данных: single | double

Обработайте измерение из последовательности (OOSM) в виде 'Terminate' или 'Neglect'. Каждому обнаружению сопоставили метку времени с ним, t d, и средство отслеживания имеет его собственная метка времени, t t, который обновляется в каждом вызове. Средство отслеживания рассматривает измерение как OOSM если t d <t t.

Когда свойство задано как

  • 'Terminate' — Средство отслеживания прекращает запускаться, когда оно сталкивается с любыми измерениями из последовательности.

  • 'Neglect' — Средство отслеживания пропускает любые измерения из последовательности, и продолжите запускаться.

Настраиваемый: да

Параметры дорожки утверждают систему координат в виде структуры или массива структур. Средство отслеживания передает свой StateParameters значения свойств к StateParameters свойство сгенерированных дорожек. Можно использовать эти параметры, чтобы задать систему координат, в которой о дорожке сообщают или другие желательные атрибуты сгенерированных дорожек.

Например, можно использовать следующую структуру, чтобы задать прямоугольную систему координат, положение источника которой в [10 10 0] метры и чья скорость источника является [2 - 2 0] метрами в секунду относительно системы координат сценария.

Имя поляЗначение
Frame"Rectangular"
Position[10 10 0]
Velocity[2 -2 0]

Настраиваемый: да

Типы данных: struct

Включите вход обнаруживаемых идентификаторов дорожки при каждом обновлении объекта в виде false или true. Установите это свойство на true если вы хотите предоставить список обнаруживаемых идентификаторов дорожки. Этот список говорит средству отслеживания всех дорожек, что датчики, как ожидают, обнаружат и, опционально, вероятность обнаружения для каждой дорожки.

Типы данных: логический

Включите матрицу стоимости в виде false или true. Если true, можно обеспечить матрицу стоимости присвоения как входной параметр при вызове объекта.

Типы данных: логический

Это свойство доступно только для чтения.

Количество дорожек обеспечено средством отслеживания, возвращенным как неотрицательное целое число.

Типы данных: double

Это свойство доступно только для чтения.

Количество подтвержденных дорожек, возвращенных как неотрицательное целое число. Если IsConfirmed полем выходной структуры дорожки является true, дорожка подтверждена.

Типы данных: double

Использование

Чтобы обработать обнаружения и дорожки обновления, вызовите средство отслеживания с аргументами, как будто это была функция (описанный здесь).

Синтаксис

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

Описание

confirmedTracks = tracker(detections,time) возвращает список подтвержденных дорожек, которые обновляются из списка обнаружений, detections, во время обновления, time. Подтвержденные дорожки откорректированы и предсказаны ко времени обновления.

confirmedTracks = tracker(detections,time,costMatrix) также задает матрицу стоимости, costMatrix.

Чтобы включить этот синтаксис, установите HasCostMatrixInput свойство к true.

confirmedTracks = tracker(___,detectableTrackIDs) также задает список ожидаемых обнаруживаемых дорожек, detectableTrackIDs.

Чтобы включить этот синтаксис, установите HasDetectableTrackIDsInput свойство к true.

[confirmedTracks,tentativeTracks,allTracks] = tracker(___) также возвращает список предварительных дорожек, tentativeTracks, и список всех дорожек, allTracks.

[confirmedTracks,tentativeTracks,allTracks,analysisInformation] = tracker(___) также возвращает информацию, analysisInformation, который может использоваться для анализа дорожки.

Входные параметры

развернуть все

Список обнаружений в виде массива 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 средство отслеживания. Кроме того, Time различия между различным objectDetection объекты в массиве ячеек не должны быть равными.

Время обновления в виде скаляра. 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 средства отслеживания.

Типы данных: single | double

Стойте матрицы в виде N с действительным знаком-by-M матрица, где N является количеством существующих дорожек, и M является количеством текущих обнаружений. Строки матрицы стоимости должны быть в том же порядке как список дорожек. Столбцы должны быть в том же порядке как список обнаружений. Получите правильный порядок списка дорожек от третьего выходного аргумента, allTracks, то, когда средство отслеживания, обновляется.

При первом обновлении объекта или когда средство отслеживания не будет иметь никаких предыдущих дорожек, задайте матрицу стоимости, чтобы иметь размер [0,numDetections]. Обратите внимание на то, что стоимость должна быть вычислена так, чтобы более низкие цены указали на более высокую вероятность присвоения обнаружения к дорожке. Чтобы препятствовать тому, чтобы определенные обнаружения были присвоены определенным дорожкам, установите соответствующую матричную запись стоимости в Inf.

Зависимости

Чтобы включить этот аргумент, установите HasCostMatrixInput свойство к true.

Типы данных: double | single

Обнаруживаемые идентификаторы дорожки в виде M с действительным знаком-by-1 вектор или M-by-2 матрица. Обнаруживаемые дорожки являются дорожками, которые датчики ожидают обнаруживать. Первый столбец матрицы содержит список идентификаторов дорожки, о которых датчики сообщают как обнаруживаемые. Второй столбец содержит вероятность обнаружения для дорожки. О вероятности обнаружения или сообщает датчик или, если не сообщаемый, полученный из DetectionProbability свойство.

Дорожки, идентификаторы которых не включены в detectableTrackIDs рассматриваются как необнаруживаемый. Логика удаления дорожки не считает отсутствие обнаружения как 'пропущенное обнаружение' в целях удаления дорожки.

Зависимости

Чтобы включить этот входной параметр, установите detectableTrackIDs свойство к true.

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

развернуть все

Подтвержденные дорожки, возвращенные как массив objectTrack объекты в MATLAB, и возвратились как массив структур в генерации кода. В генерации кода имена полей возвращенной структуры - то же самое с именами свойства objectTrack.

Дорожка подтверждена, если она удовлетворяет порогу подтверждения, заданному в ConfirmationThreshold свойство. В этом случае, IsConfirmed свойством объекта или полем структуры является true.

Типы данных: struct | object

Предварительные дорожки, возвращенные как массив objectTrack объекты в MATLAB, и возвратились как массив структур в генерации кода. В генерации кода имена полей возвращенной структуры - то же самое с именами свойства objectTrack.

Дорожка является предварительной, если она не удовлетворяет порогу подтверждения, заданному в ConfirmationThreshold свойство. В этом случае, IsConfirmed свойством объекта или полем структуры является false.

Типы данных: struct | object

Все дорожки, возвращенные как массив objectTrack объекты в MATLAB, и возвратились как массив структур в генерации кода. В генерации кода имена полей возвращенной структуры - то же самое с именами свойства objectTrack. Все дорожки состоят из подтвержденных и предварительных дорожек.

Типы данных: struct | object

Дополнительная информация для анализа обновлений дорожки, возвращенных как структура. Поля этой структуры:

Поле Описание
TrackIDsAtStepBeginning

Отследите идентификаторы, когда шаг начался

CostMatrix

Стоимость матрицы присвоения

Assignments

Присвоения возвращены в функцию присвоения.

UnassignedTracks

Идентификаторы неприсвоенных дорожек возвращены в средство отслеживания

UnassignedDetections

Индексы неприсвоенных обнаружений в detections входной параметр.

InitiatedTrackIDs

Идентификаторы дорожек инициируются во время шага

DeletedTrackIDs

Идентификаторы дорожек удалены во время шага

TrackIDsAtStepEnd

Отследите идентификаторы когда законченный шаг

Типы данных: struct

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

getTrackFilterPropertiesПолучите свойства фильтра дорожки
setTrackFilterPropertiesУстановите свойства фильтра дорожки
predictTrackToTimeПредскажите состояние дорожки
initializeTrackИнициализируйте новый трек
deleteTrackУдалите существующую дорожку
releaseВысвободите средства и позвольте изменения в значениях свойств Системного объекта и введите характеристики
resetСбросьте внутренние состояния Системного объекта
isLockedОпределите, используется ли Системный объект
cloneСоздайте объект дублированной системы

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте trackerGNN объект с 2D функцией инициализации Фильтра Калмана постоянной скорости по умолчанию, initcvkf.

tracker = trackerGNN('FilterInitializationFcn', @initcvkf, ...
    'ConfirmationThreshold', [4 5], ...
    'DeletionThreshold', 10);

Обновите средство отслеживания с двумя обнаружениями оба имеющие ненулевой ObjectClassID. Эти обнаружения сразу создают подтвержденные дорожки.

detections = {objectDetection(1,[10;0],'SensorIndex',1, ...
    'ObjectClassID',5,'ObjectAttributes',{struct('ID',1)}); ...
    objectDetection(1,[0;10],'SensorIndex',1, ...
    'ObjectClassID',2,'ObjectAttributes',{struct('ID',2)})};
time = 2;
tracks = tracker(detections,time);

Найдите положения и скорости.

positionSelector = [1 0 0 0; 0 0 1 0];
velocitySelector = [0 1 0 0; 0 0 0 1];

positions = getTrackPositions(tracks,positionSelector)
positions = 2×2

    10     0
     0    10


velocities = getTrackVelocities(tracks,velocitySelector)
velocities = 2×2

     0     0
     0     0

Алгоритмы

развернуть все

Ссылки

[1] Блэкмен, S. и R. Пополи. Проект и анализ современных систем слежения. Радарная библиотека дома Artech, Бостон, 1999.

Расширенные возможности

Смотрите также

Функции

Объекты

Темы

Введенный в R2018b

Документация Sensor Fusion and Tracking Toolbox

Поддержка