交互感知的标号多伯努利滤波器
信号处理
2022-04-20 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
随时间跟踪多个目标是智能交通系统的重要组成部分。基于随机有限集（RFS）的滤波器是多目标跟踪的新兴技术之一。在多目标跟踪（MOT）中，一个常见假设是每个目标的运动独立于其周围环境。但在许多现实应用中，目标对象彼此之间以及与环境发生交互。此类交互若用于跟踪，通常通过特定应用的交互运动模型来建模。本文提出一种新方法，将目标交互纳入基于RFS的多目标滤波器（即标号多伯努利（LMB）滤波器）的预测步骤中。该方法针对跟踪协同 swarm 与车辆两类实际应用而开发。该方法已在复杂车辆跟踪数据集上测试，并通过OSPA与OSPA指标与LMB滤波器比较。结果表明，所提出的交互感知方法在所选指标上相较LMB滤波器有显著的性能提升。
引用
@article{arxiv.2204.08655,
title = {Interaction-Aware Labeled Multi-Bernoulli Filter},
author = {Nida Ishtiaq and Amirali Khodadadian Gostar and Alireza Bab-Hadiashar and Reza Hoseinnezhad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.08655},
year = {2022}
}
备注
13 pages including references, 9 figures, submitted and undergoing second round of review with IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (ITS)