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1 智能无人系统的传感器融合与目标跟踪 2015 The MathWorks, Inc. 1
2 提纲 简介 感知技术总览 传感器融合与目标跟踪算法开发 Q&A 进一步探索所需资源 3
3 智能无人平台所具备的能力 感应 4
4 智能无人平台所具备的能力 感应 感知 5
5 智能无人平台所具备的能力 感应 感知 决策与规划 Learning Algorithms Optimization 6
6 智能无人平台所具备的能力 感应 感知 决策与规划 执行 Control Algorithms 7
7 提纲 简介 感知技术总览 传感器融合与目标跟踪算法开发 Q&A 进一步探索所需资源 8
8 传感器融合与目标跟踪是 自我感知 环境感知 加速剂, 磁力计, 陀螺仪, GPS 雷达, 摄像头, 红外摄像头, 声呐, 激光雷达, 信号与图像处理 传感器融合与目标跟踪 控制 9
9 技术发展历程 多目标跟踪 航空交通管控 交通运输中的计算机视觉 无人系统的多传感器融合 定位 军用商用无处不在 Timeline 当今 10
10 将各传感器的优势融合 距离范围 Vision measurement at time step k Legend Vision Measurement Radar measurement at time step k Radar measurement Predicted estimate at time step k Fused estimate at time step k Track (fused estimate) Ellipse represents uncertainty Fused estimate at time step k-1 截面范围 11
11 提纲 简介 感知技术总览 传感器融合与目标跟踪算法开发 Q&A 进一步探索所需资源 12
12 定位 流程 IMU 与 GPS 传感器模型 方向估计 (6-DOF, 9-DOF, 10-DOF) 姿态估计 (IMU+GPS, IMU+Visual Odometry) 13
13 定位算法开发流程 轨迹生成 IMU 仿真 从硬件 IMU 单元的数据流 AHRS 融合 Orientation estimate 可视化与评估 记录的 IMU 数据 轨迹生成 轨迹生成 IMU 仿真 GPS 仿真 IMU + GPS 融合 EKF Position + Velocity + Orientation estimate 可视化与评估 14
14 什么是定位? 惯性传感器 姿态 位置 15
15 多传感器数据融合提高定位精度 真实值 vs. 估计值 传感器 误差度量 16
16 将惯导和 GPS 数据融合, 用于无人机自我定位 感应 自我定位 感知 障碍物跟踪 决策与规划 执行 17
17 将惯导和测距数据融合, 用于 GPS 阻断区的自我定位 感应 自我定位 感知 障碍物跟踪 决策与规划 执行 18
18 多目标跟踪 记录数据流程 生成数据流程 19
19 跟踪算法开发 记录的传感器数据 场景定义与传感器仿真 算法 主体平台轨迹生成 惯导传感器仿真 Documented Interface for detections 惯导滤波器 gnntracker, 跟踪器等.. Documented Interface for tracks 可视化与评估 参与者 / 平台轨迹生成 雷达 红外 声纳传感器仿真 20
20 多目标跟踪器不仅是卡尔曼滤波器 多目标跟踪器 检测结果 Detection 跟踪器分配和管理 跟踪滤波器 跟踪结果 从多传感器采集的 多采样周期的数据 将检测结果分配给跟踪器 新建跟踪器 更新已有跟踪器 剔除旧跟踪器 基于跟踪器状态, 对多传感器的测量结果进行融合 21
21 执行假设分析 轨迹到底是否有交叉? 雷达将两个目标视为一个 + 270m at 30km 方位角分辨率 1 22
22 执行假设分析 tracker = trackergnn(... 'FilterInitializationFcn',@initCVFilter,... 'MaxNumTracks', numtracks,... 'MaxNumSensors', 1,... 'AssignmentThreshold',gate,... 'TrackLogic', 'Score',... 'DetectionProbability', pd,... 'FalseAlarmRate', far,... 'Volume', vol, 'Beta', beta); + 175m at 10km + 9m at 1km tracker = trackergnn(... 'FilterInitializationFcn',@initIMMFilter,... 'MaxNumTracks', numtracks,... 'MaxNumSensors', 1,... 'AssignmentThreshold',gate,... 'TrackLogic', 'Score',... 'DetectionProbability', pd,... 'FalseAlarmRate', far,... 'Volume', vol, 'Beta', beta); 23
23 执行假设分析 tracker = trackertomht(... 'FilterInitializationFcn',@initIMMFilter,... 'MaxNumTracks', numtracks,... 'MaxNumSensors', 1,... 'AssignmentThreshold,[0.2,1,1]*gate,... 'TrackLogic', 'Score',... 'DetectionProbability', pd,... 'FalseAlarmRate', far,... 'Volume', vol, 'Beta', beta,... 'MaxNumHistoryScans', 10,... 'MaxNumTrackBranches', 5,... 'NScanPruning', 'Hypothesis',... 'OutputRepresentation', 'Tracks'); 24
24 跟踪器与跟踪滤波器比较 False track Dropped track Slower Faster 25
25 与决策 / 控制部分集成 :ACC 自动定速巡航案例 感应 自我定位 感知 障碍物跟踪 决策与规划 执行 29
26 与决策 / 控制部分集成 :ACC 自动定速巡航案例 感应 自我定位 感知 障碍物跟踪 决策与规划 执行 30
27 多平台跟踪 自定制轨迹 可视化检测和跟踪轨迹的不确定度 跟踪算法评估 31
28 多平台场景数据生成 Moving Airborne Moving Airborne Radar (red) Radar (blue) 2 ULAs mounted 360 mechanical above fuselage scan in az Electronically No electronic scan 120 scanning az sector on both sides of airframe Stationary Ground Based Radar (yellow) Electronically scanned URA Raster scan surveying +/-60 az and -20 to 0 el 33
29 可视化检测和测量中的不确定度 Ellipsoids represent uncertainties Airborne ULA can t measure Elevation Mechanically scanning radar detects target only 2 times 34
30 被动传感器的跟踪 ESM/RWR, EO/IR 及声呐模型 被动测距 分布式同步被动传感器 35
31 生成 ESM 检测数据 ESM sensor measures only bearing angle ESM sensor detects target illuminated by RF emitter 36
32 Challenges of Passive Ranging Using a Single Maneuvering Sensor Sensor must out-maneuver the target ESM (RWR), EO/IR, or sonar sensor Target 37
33 多目标场景生成 真实目标在哪里? 如何去除 虚影? 40
34 分布式同步被动传感器跟踪 3 high quality sensors 5 targets 41
35 Compare Scenarios Using Assignment and Error Metrics 3 low quality sensors 5 targets Metrics API False tracks Dropped tracks Swapped tracks 42
36 用并行计算和代码生成, 为跟踪算法加速 Built-in option to use parallel pool of workers + Generate C code 43
37 Introduction to Sensor Fusion and Tracking Toolbox Localization Selected Tracking Topics Workflows Removing sensor ambiguities Fusing data from multiple platforms Passive sensors Extended objects Close-loop Multifunction Radar 多功能雷达闭环仿真 Combine signal processing and data processing (tracking) Search and track with resource management Integrate with Phased Array System Toolbox 45
38 多功能雷达 : 搜索与跟踪 46
39 Target 1 Detected 47
40 Detection Confirmed and Track 1 Created 48
41 Track 1 Updated 49
42 Multifunction Radar: Search and Track Search Track (confirm) Track (update) 50
43 Summary 改善开发和测试工作流程 我们不仅提供算法, 还提供传感器模型 场景生成和评估 可重复使用和共享, 从而提高整体效率 执行快速算法和系统权衡, 可在开发早期消除错误. 从跟踪器和传感器融合模型直接生成 C 代码, 用于原型设计和初始部署 52
44 更多资料 Please visit our Technology Showcase for more details on the workflows 53
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