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【24h】

Radargestutzte Mehrobjekt-Verfolgung mit dem PHD-Filter

机译:带有PHD滤波器的基于雷达的多目标跟踪

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摘要

Die Detektion und Verfolgung einer zeitlich variierenden Menge an Objekten ist fur viele technische Anwendungen eine Grundvoraussetzung, wobei zukunftige Fahrerassistenzsysteme ein aktuelles Beispiel darstellen. Die Unsicherheiten der Sensorinformation lassen sich hierbei systematisch mit Hilfe der Bayes'schen Statistik handhaben. In diesem Beitrag werden zunachst der Ansatz fur das PHD-Filter und anschliessend einige ausgewahlte Teilaspekte eines darauf basierenden Fusionsframeworks vorgestellt, sowie Fusionsergebnisse sowohl mit synthetischen als auch realen Messdaten prasentiert.
机译:对许多随时间变化的物体的检测和跟踪是许多技术应用的基本要求,未来的驾驶员辅助系统就是当前的例子。可以借助贝叶斯统计系统系统地处理传感器信息的不确定性。在本文中,介绍了PHD滤波器的方法,然后介绍了基于该方法的融合框架的某些选定方面,以及合成结果和实际测量数据的融合结果。

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