几何扩展目标的可扩展检测与跟踪

多目标跟踪提供的态势感知支撑了现代便利、公共安全和国土安全的新应用。本文提出了一种因子图公式和基于粒子的和积算法（SPA），用于几何扩展目标的可扩展检测与跟踪。所提方法动态引入新检测目标的状态，高效执行概率多量测到目标关联，并联合推断目标的几何形状。通过将关联不确定性建模为面向量测的关联变量、将新检测目标建模为泊松出生过程，实现了可扩展的扩展目标跟踪（EOT）。与常规EOT方法相反，全粒子化方法使得描述不同几何目标形状成为可能。所提方法无需量测的门控和聚类，即可可靠检测、定位并跟踪大量紧密间隔的扩展目标。我们展示了该方法相较于近期提出的泊松多伯努利混合滤波器的显著性能优势。具体地，我们考虑了多达二十个紧密间隔目标的仿真场景，以及由激光雷达传感器捕获量测的真实自动驾驶应用。