Отслеживание имеет важное значение для наведения, навигации и управления автономными системами. Система слежения оценивает цели (количество целей и их состояния) и оценивает ситуационную обстановку в интересующей области путем обнаружения (кинематических параметров и атрибутов) и отслеживания этих целей во времени. Простейшей системой слежения является единая система слежения за целью (STT) в бесконтактной среде, которая принимает одну цель только в интересующей области. STT не требует назначения данных или ассоциации, поскольку обнаружение автономного целевого объекта может быть непосредственно подано в блок оценки или фильтр, используемый для оценки состояния целевого объекта.
Современные системы слежения обычно включают в себя несколько систем слежения за целью (МТТ), в которых один или более датчиков генерируют множество обнаружений от множества целей, и одна или более трасс используются для оценки состояний этих целей. MTT должен назначить обнаружения дорожкам, прежде чем обнаружения могут быть использованы для обновления дорожек. Проблема назначения МТТ является сложной из-за нескольких факторов:
Распределение цели или обнаружения - если цели распределены редко, то связать цель с ее соответствующим обнаружением относительно просто. Однако, если целевые объекты или обнаруженные объекты распределены плотно, назначение становится неоднозначным, поскольку назначение целевого объекта обнаружению или близлежащему обнаружению редко вносит какие-либо различия в стоимость.
Вероятность обнаружения (Pd) датчика - Pd описывает вероятность обнаружения цели датчиком, если цель находится в поле зрения датчика. Если Pd датчика мал, то истинная цель может не генерировать никакого обнаружения во время сканирования датчика. В результате дорожка, представленная истинной целью, может украсть обнаружения с других дорожек.
Разрешение датчика - разрешение датчика определяет способность датчика различать обнаружения от двух целей. Если разрешение датчика низкое, то две близлежащие цели могут привести только к одному обнаружению. Это нарушает распространенное предположение, что каждое обнаружение может быть назначено только одной дорожке и приводит к неразрешимым конфликтам назначения между дорожками.
Загромождение или частота ложных аварийных сигналов датчика - ложные аварийные сигналы вводят дополнительные возможные назначения и, следовательно, увеличивают сложность назначения данных.
Количество целевых объектов и обнаруженных объектов - количество возможных назначений увеличивается экспоненциально по мере увеличения количества целевых объектов и обнаруженных объектов. Следовательно, получение оптимального назначения требует большего количества вычислений.
На рисунке представлено структурное представление функциональных элементов простой рекурсивной системы МТТ [1]. В реальных приложениях функции этих элементов могут значительно перекрываться. Однако это представление обеспечивает удобное разбиение для введения типичных функций в систему МТТ.
Чтобы интерпретировать эту диаграмму, предположим, что трекер сохранил подтвержденные или предварительные дорожки из предыдущего сканирования. Теперь система рассматривает возможность обновления дорожек на основе новых обнаружений, полученных от датчиков. Для назначения обнаружений соответствующим дорожкам:
Внутренний фильтр (например, фильтр Калмана) предсказывает подтвержденные или предварительные дорожки от предыдущего шага до текущего шага.
Трекер использует предсказанную оценку и ковариацию, чтобы сформировать проверочный вентиль вокруг предсказанной дорожки.
Обнаружения, попадающие в ворота дорожки, рассматриваются как кандидаты для назначения дорожке.
Алгоритм назначения (основанный на конкретном трекере, таком как GNN или TOMHT) определяет ассоциацию «путь к обнаружению».
На основе назначения трекер выполняет техническое обслуживание пути, включая инициализацию, подтверждение и удаление:
Неназначенные наблюдения могут инициировать новые предварительные треки.
Предварительная дорожка становится подтвержденной, если качество дорожки удовлетворяет критериям подтверждения.
Низкокачественные дорожки удаляются на основе критериев удаления.
Новый набор дорожек (предварительный и подтвержденный) прогнозируется до следующего шага сканирования для формирования элементов проверки.
Обнаружение - это собирательный термин, используемый для обозначения всех наблюдаемых или измеренных величин, включенных в выходные данные отчета (см. objectDetection например) от датчика. В общем, наблюдение может содержать измеренные кинематические величины (такие как дальность, линия визирования и дальность) и измеренные атрибуты (такие как тип цели, идентификационный номер и форма). Детектирование также должно содержать время, в которое получаются измерения.
Для сопровождения точечной цели обнаружения, полученные от одного датчика, могут содержать не более одного наблюдения от каждой цели. Это предположение значительно упрощает задачу назначения. Один датчик может генерировать нулевые обнаружения для цели в поле его зрения, поскольку вероятность обнаружения Pd каждого датчика обычно меньше 1. Кроме того, каждый датчик может генерировать ложные сигналы тревоги, которые не соответствуют истинным целям.
Датчики высокого разрешения могут генерировать несколько обнаружений на цель, что требует разделения обнаружений на одно репрезентативное обнаружение перед подачей на трекеры на основе назначения (такие как trackerGNN, trackerJPDA, и trackerTOMHT). Дополнительные сведения см. в разделе Расширенное отслеживание объектов автотранспортных средств с помощью радаров и камер.
Дополнительные сведения о стробировании и назначении см. в разделе Введение в методы назначения в системах отслеживания, в котором содержится подробное описание методов назначения. В этом разделе рассматриваются только основы стробирования и назначения, используемые в трех трекерах на основе назначения. trackerGNN, trackerJPDA, и trackerTOMHT.
Стробирование - это механизм скрининга, используемый для определения того, какие обнаружения являются действительными кандидатами для обновления существующих треков. Цель стробирования состоит в том, чтобы уменьшить ненужные вычисления при назначении пути к обнаружению. Вентиль проверки достоверности предсказанной дорожки формируется с использованием предсказанного состояния и связанной с ним ковариации, так что обнаружения с высокой вероятностью ассоциации попадают в вентиль проверки достоверности дорожки. Для назначения с дорожкой рассматриваются только обнаружения в пределах шейки питателя дорожки.
После стробирования функция назначения определяет, какие назначения следует выполнить для отслеживания и обнаружения. С тремя трекерами на панели инструментов используются три метода присвоения:
trackerGNN - Глобальная ближайшая ассоциация данных. Основываясь на теории правдоподобия, целью метода GNN является минимизация общей функции расстояния, которая учитывает все назначения от пути к обнаружению.
trackerJPDA - Объединение вероятностных данных. Метод JPDA применяет мягкое назначение, так что все обнаружения в пределах вентиля проверки достоверности дорожки могут вносить взвешенный вклад в дорожку на основе их вероятности ассоциации.
trackerTOMHT - Отслеживание нескольких гипотез, ориентированных на отслеживание. В отличие от GNN и JPDA, MHT является подходом отложенного решения, который позволяет отложить сложные ситуации ассоциации данных до получения дополнительной информации.
Решение о том, какой трекер использовать, зависит от типа целей и доступных вычислительных ресурсов:
Алгоритм GNN является самым простым в использовании. Он имеет низкую вычислительную стоимость и может привести к адекватной производительности для отслеживания малораспространенных целей.
Алгоритм JPDA, который требует больших вычислительных затрат, также применим для широко разнесенных целей. Обычно он работает лучше в условиях беспорядка, чем GNN.
Трекер TOMHT, который требует больших вычислительных ресурсов, обычно обеспечивает наилучшую производительность среди всех трех трекеров, особенно для плотно распределенных целей.
Дополнительные сведения см. в примере «Отслеживание близко расположенных целей под неоднозначностью» для сравнения этих трех трекеров.
Ведение пути относится к функции инициирования, подтверждения и удаления пути.
Отслеживание инициации. Если обнаружение не назначено существующей дорожке, может потребоваться создать новую дорожку:
Подход GNN запускает новые предварительные дорожки на наблюдениях, которые не назначены существующим трассам.
Подход JPDA запускает новые предварительные треки на наблюдениях с вероятностью назначения ниже заданного порога.
Подход MHT запускает новые предварительные трассы на наблюдениях, расстояния до существующих трасс которых превышают заданный порог. Трекер использует последующие данные, чтобы определить, какие из этих вновь инициированных дорожек являются действительными.
Отслеживание подтверждения. После формирования предварительной дорожки логика подтверждения идентифицирует состояние дорожки. На панели инструментов используются три логики подтверждения трека:
Логика истории: дорожка подтверждается, если дорожка была назначена обнаружению по крайней мере M обновлений во время последних N обновлений. Можно установить определенные значения для M и N. trackerGNN и trackerJPDA используйте эту логику.
Логика оценки дорожек: дорожка подтверждается, если ее оценка превышает заданный порог. Более высокий балл дорожки означает, что дорожка с большей вероятностью будет действительной. Оценка представляет собой отношение вероятности того, что дорожка находится от реальной цели к вероятности того, что дорожка является ложной. trackerGNN и trackerTOMHT используйте эту логику.
Интегрированная логика: Дорожка подтверждается, если ее интегрированная вероятность существования выше порога. trackerJPDA использует эту логику.
Отслеживание удаления. Дорожка удаляется, если она не обновляется в течение некоторого разумного времени. Критерии удаления дорожки аналогичны критериям подтверждения дорожки:
Логика истории: дорожка удаляется, если дорожка не была назначена обнаружению по крайней мере P раз во время последних R обновлений.
Логика оценки дорожек: дорожка удаляется, если ее оценка уменьшается от максимальной оценки на заданный порог.
Интегрированная логика: Дорожка удаляется, если ее интегрированная вероятность существования ниже заданного порога.
Дополнительные сведения см. в примере Введение в логику отслеживания.
Основными функциями фильтра слежения являются:
Прогнозирование дорожек по текущему времени.
Расчет расстояний от прогнозируемых дорожек до обнаружений и связанных с ними вероятностей стробирования и назначения.
Исправьте прогнозируемые дорожки с помощью назначенных обнаружений.
Sensor Fusion and Tracking Toolbox™ предлагает несколько фильтров отслеживания, которые могут использоваться с тремя трекерами на основе назначения (trackerGNN, trackerJPDA, и trackerTOMHT). Подробное описание этих фильтров см. в разделе Введение в фильтры оценки.
Sensor Fusion and Tracking Toolbox предоставляет инструменты для анализа производительности отслеживания, если известны истины:
Вы можете использовать trackAssignmentMetrics для оценки выполнения задания пути и технического обслуживания. trackAssignmentMetrics предоставляет такие индексы, как количество подкачки дорожек, количество шагов расхождения и количество избыточных назначений.
Вы можете использовать trackErrorMetrics для оценки точности отслеживания. trackErrorMetrics обеспечивает множество среднеквадратичных (среднеквадратичных) значений ошибок, которые численно иллюстрируют точность работы трекера.
Вы можете использовать trackOSPAMetric для вычисления оптимальной метрики назначения податтерна. trackErrorMetrics предоставляет три скалярных компонента ошибки - ошибка локализации, ошибка маркировки и ошибка кардинальности для оценки производительности отслеживания.
trackerGNN, trackerJPDA, и trackerTOMHT являются трекерами на основе назначения, что означает, что требуется назначение пути к обнаружению. Панель инструментов также предлагает трекер на основе случайного конечного набора (RFS), trackerPHD. Вы можете использовать его вспомогательные функции ggiwphd для отслеживания расширенных объектов и gmphd для отслеживания как расширенных объектов, так и точечных целей.
ggiwphd | gmphd | objectDetection | trackerGNN | trackerJPDA | trackerPHD | trackerTOMHT
[1] Блэкман, С. и Р. Пополи. Проектирование и анализ современных систем слежения. Радарная библиотека Artech House, Бостон, 1999 год.
[2] Мусицки, Д. и Р. Эванс. «Совместная ассоциация комплексных вероятностных данных: JIPDA». Сделки IEEE по аэрокосмическим и электронным системам. т. 40, № 3, 2004, с. 1093 -1099.
[3] Вертманн, Дж. Р. «Пошаговое описание вычислительно эффективной версии отслеживания множественных гипотез». В Международном обществе оптики и фотоники, т. 1698, стр. 228 - 301, 1992.