[发明专利]一种基于汽车防撞雷达的道路多目标跟踪方法

权利要求书

1.一种基于汽车防撞雷达的道路多目标跟踪方法，具体步骤如下：

步骤1、获取先验信息，建立第一观测与运动模型；所述先验信息为通过汽车防撞雷达 获取的目标状态信息；

确定状态方程量测方程zk=θkirkiT]]>及其道路目标的多种模型；状态方程建立为： xki=Fk,mi(xk-1i)+ωk,mi]]>

其中，是目标模型的状态转移矩阵，下标m代表不同目标模型，下标k表示时刻k， 下标i表示不同目标；假设噪声服从高斯分布，有

汽车防撞雷达观测向量其中，θ_k为观测方位角，r_k为目标与观测点间距离；

步骤2、建立第二观测与运动模型，初始化有向图模型集，建立有向图Φ；

2(a)、汽车防撞雷达车辆目标限于二维平面运动，目标i在k时刻的非线性量测模型如 下：

zki=θkirki=arctanyki-ys,kxki-xs,k(xki-xs,k)2+(yki-ys,k)2+vθ,kivr,ki]]>

其中，为高斯分布的量测噪声，x_s,k，y_s,k为自车观测位置坐标；

2(b)、建立有向图Φ，及其有向子图Φ_(l){β_l-1,β_l,β_l+1}；

步骤3、建立自适应有向图切换准则；设k-1时刻子图为Φ^(k-1)，切换规则如下：

式中，τ_DS是模型转换的阈值概率，表示k-1时刻概率β^(i±1)；

步骤4、初始化及计算混合参数；

4(a)、时刻k＝0时，每一向量子图D_n中含M个模型；对于当前模型q(q＝1,...,M)，初始化 目标状态目标协方差矩阵模型概率

4(b)设当前时刻k-1,下一时刻为k；则对于k＞0时刻的第i个高斯分量，有：

μk-1,pq(i)=1c‾q=πpqμk-1,pi]]>

其中，为k-1时刻的高斯分量i模型p的出现概率；

步骤5、各目标模型的UKGMPHD滤波；

以各高斯分量i在k-1时刻所得混合参数作为输入进行UKGMPHD滤波,得k时刻跟踪权 值，状态及协方差矩阵

步骤6、估计融合；估计融合PHD函数：

Dk(x)=Σq=1MΣi=1Jkωk,q(i)N(x,mk,q(i),Pk,q(i))]]>

其中，J_k为高斯分量个数，高斯分量i的权值，均值，协方差分别为：

ωk(i)=Σq=1Mωk,q(i)μk,q(i)]]>

mk(i)=Σq=1Mmk,q(i)μk,q(i)]]>

上式中，

步骤7、输出多目标的跟踪位置估计轨迹。