[发明专利]一种利用概率假设密度滤波器跟踪多个物体的方法

说明书

在一个示例中，提供一种利用概率假设密度滤波器跟踪多个物体的方法。该方法包括提供多个强度。所述多个强度基于他们相应的权重被修剪以去除较低权重的强度并且生成第一组强度。然后合并第一组强度中被识别为与相同物体对应的强度以生成第二组强度。然后再次修剪第二组强度以生成最终组强度，其中修剪第二组强度在最终组强度中包括多达阈值数量的、第二组强度中的具有最大权重的强度，以及从最终组强度中排除第二组强度中的任何剩余强度。

相关申请的交叉引用

本申请涉及如下共同待审的美国专利申请，其由此通过引用并入本文：

与本申请同一日期提交的美国专利申请序列号14/448808(代理人案号H0043916)，标题为“MERGING INTENSITIES IN A PHD FILTER BASED ON A SENSOR TRACKID”：

与本申请同一日期提交的美国专利申请序列号14/448813(代理人案号H0045529)，标题为“ADJUSTING WEIGHT OF INTENSITY IN A PHD FILTER BASED ONSENSOR TRACK ID”；以及

与本申请同一日期提交的美国专利申请序列号14/448803(代理人案号H0043754)，标题为“UPDATING INTENSITIES IN A PHD FILTER BASED ON A SENSOR TRACKID”。

背景技术

查看并躲避或感测并躲避(SAA)的目标是给无人机系统(UAS)提供如下能力：利用或者不利用激活的、基于应答器的防撞系统执行自隔离和对于所有空中交通的碰撞避免。SAA需要UAS检测并跟踪所有权飞机进行操作的附近区域中的入侵飞机以识别执行自隔离和碰撞避免所需的指导机动飞行。检测和跟踪功能是UAS SAA能力的关键使能器，因为UAS针对未检测的、未跟踪的入侵飞机不能执行自隔离或碰撞避免机动飞行。检测功能是指使用监视传感器测量入侵飞机相对所有权UAS的位置。跟踪功能是指把监视传感器测量值融合在一起以便估计入侵飞机相对所有权UAS的轨道统计值(在此也称为轨迹)。监视传感器提供具有对应测量ID的测量值，测量ID可以在时间上是相关的或在时间上是随机的。

跟踪功能使用数据关联算法把测量值分配给当前轨迹来估计入侵飞机的轨迹，滤波器把传感器测量值与轨迹统计值的当前估计融合，并且轨道管理器监督传感器融合操作，启动轨迹，保持轨迹并删除轨迹。

一个跟踪系统使用随机有限集(RFS)针对UAS SAA跟踪多个入侵飞机 (IA)，其中RFS是多重假设检验(MHT)方法的实施方式。RFS将多IA跟踪问题设计成集值状态空间，其中集值状态向量和集值测量向量的统计值使用它们的一阶矩(在此也称为强度)来近似并被应用在贝叶斯滤波器框架中以使用高斯混合来估计IA轨迹统计值。产生的滤波器称为概率假设密度(PHD)滤波器。强度涉及集值状态空间的要素的权重、状态平均向量和状态协方差矩阵，在集值状态空间中该要素对应于轨迹的统计值。

发明内容

在一个实施例中，提供一种利用概率假设密度滤波器来跟踪多个物体的方法。该方法包括：提供多个强度，每个强度包括在第一时间(at a first time)的多个物体轨迹统计值的权重、状态平均向量和状态协方差矩阵。该方法还包括基于所述多个强度的相应权重第一次修剪所述多个强度以去除较低权重的强度并且生成第一组强度。合并第一组强度中被识别为与相同物体对应的强度以生成第二组强度。然后该方法包括第二次修剪第二组强度以生成最终组强度，其中，第二次修剪在最终组强度中包括多达阈值数量的、第二组强度中的具有最大权重的强度，以及从最终组强度中排除第二组强度中的任何剩余强度。

附图说明

应当理解，附图仅描述示例性实施例，并因此不被认为在范围上是限制性的，将通过使用附图以附加的明确性和细节描述示例性实施例，其中：