Ковариационное слияние с использованием ковариационного пересечения
[ предохраняет состояния дорожки в fusedState,fusedCov] = fusecovint(trackState,trackCov)trackState и соответствующие им ковариационные матрицы trackCov. Функция вычисляет конденсированное состояние и ковариацию как пересечение отдельных ковариаций. Он создает выпуклую комбинацию ковариаций и находит веса, которые минимизируют определитель конденсированной ковариационной матрицы.
[ оценивает конденсированную ковариацию путем минимизации fusedState,fusedCov] = fusecovint(trackState,trackCov,minProp)minProp, который может быть либо определителем, либо следом конденсированной ковариационной матрицы.
Определите вектор состояния дорожек.
x(:,1) = [1;2;0]; x(:,2) = [2;2;0]; x(:,3) = [2;3;0];
Определите ковариационные матрицы дорожек.
p(:,:,1) = [10 5 0; 5 10 0; 0 0 1]; p(:,:,2) = [10 -5 0; -5 10 0; 0 0 1]; p(:,:,3) = [12 9 0; 9 12 0; 0 0 1];
Оцените вектор слитого состояния и его ковариацию.
[fusedState,fusedCov] = fusecovint(x,p);
Использовать trackPlotter для построения графика результатов.
tPlotter = theaterPlot('XLim',[-10 10],'YLim',[-10 10],'ZLim',[-10 10]); tPlotter1 = trackPlotter(tPlotter, ... 'DisplayName','Input Tracks','MarkerEdgeColor',[0.000 0.447 0.741]); tPlotter2 = trackPlotter(tPlotter,'DisplayName', ... 'Fused Track','MarkerEdgeColor',[0.850 0.325 0.098]); plotTrack(tPlotter1,x',p) plotTrack(tPlotter2,fusedState',fusedCov) title('Covariance Intersection Fusion')
Определите вектор состояния дорожек.
x(:,1) = [1;2;0]; x(:,2) = [2;2;0]; x(:,3) = [2;3;0];
Определите ковариационные матрицы дорожек.
p(:,:,1) = [10 5 0; 5 10 0; 0 0 1]; p(:,:,2) = [10 -5 0; -5 10 0; 0 0 1]; p(:,:,3) = [12 9 0; 9 12 0; 0 0 1];
Оцените вектор слитого состояния и его ковариацию. Объедините исходные ковариации так, чтобы след конденсированной ковариационной матрицы был сведен к минимуму.
[fusedState,fusedCov] = fusecovint(x,p,'trace');Использовать trackPlotter для построения графика результатов.
tPlotter = theaterPlot('XLim',[-10 10],'YLim',[-10 10],'ZLim',[-10 10]); tPlotter1 = trackPlotter(tPlotter, ... 'DisplayName','Input Tracks','MarkerEdgeColor',[0.000 0.447 0.741]); tPlotter2 = trackPlotter(tPlotter, ... 'DisplayName','Fused Track','MarkerEdgeColor',[0.850 0.325 0.098]); plotTrack(tPlotter1,x',p) plotTrack(tPlotter2,fusedState',fusedCov) title('Covariance Intersection Fusion')
[1] Матцка, Стефан и Ричард Альтендорфер. «Сравнение алгоритмов слияния дорожек и дорожек для слияния автомобильных сенсоров». В документе Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems, стр. 69-81. Спрингер, Берлин, Гейдельберг, 2009.
[2] Жюлье, Саймон и Джеффри К. Ульманн. «Общее децентрализованное слияние данных с ковариационным пересечением». В Handbook of multisensor data fusion, pp. 339-364. КПР Пресс, 2017.