用于多目标边搜索边跟踪 (SWT) 的 Cell Multi-Bernoulli (Cell-MB) 传感器控制
信号处理
2023-05-23 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
信息驱动控制可用于开发能够基于环境反馈优化其测量值的智能传感器。在目标跟踪应用中，传感器动作的选择基于不确定性的预期减少，也称为信息增益。随机有限集 (RFS) 理论为多目标跟踪问题中的信息增益量化与估计提供了形式化表述。然而，在这些应用中估计信息增益在计算上仍具挑战性。本文提出了一种新的 RFS 期望信息增益的易处理近似，适用于多目标搜索与跟踪的传感器控制。与现有的 RFS 方法不同，本文提出的信息增益近似考虑了非理想噪声测量、漏检、虚警以及目标出现/消失的贡献。通过两次使用来自远程地面和卫星传感器的真实视频数据的多车边搜索边跟踪实验，验证了信息驱动传感器控制的有效性。
引用
@article{arxiv.2108.11236,
title = {Cell Multi-Bernoulli (Cell-MB) Sensor Control for Multi-object Search-While-Tracking (SWT)},
author = {Keith A. LeGrand and Pingping Zhu and Silvia Ferrari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.11236},
year = {2023}
}