基于主观逻辑在杂波中单目标跟踪的自评估方法
信号处理
2022-06-16 v1 机器人学
系统与控制
系统与控制
概率论
应用统计
摘要
可靠的跟踪算法对自动驾驶至关重要。然而，现有的一致性度量不足以满足汽车领域日益增长的安全需求。因此，本文提出一种基于卡尔曼滤波与主观逻辑、用于杂波中单目标跟踪自评估的新方法。该方法的一个关键特征是，在其在线可靠性分数中额外提供所收集统计证据的量度。借此，除基于可用证据的整体评估外，还可监测可靠性的各个方面，如所假设量测噪声的正确性、检测概率与杂波率。在此，我们给出所研究问题中自评估模块所用参考分布的数学推导。此外，我们引入一个公式，描述应如何为冲突程度（用于可靠性决策的主观逻辑比较度量）选择阈值。我们的方法在一个旨在模拟恶劣天气条件的挑战性仿真场景中评估。仿真表明，该方法能在多个方面显著改进杂波中单目标跟踪的可靠性检验。
引用
@article{arxiv.2206.07449,
title = {Self-Assessment for Single-Object Tracking in Clutter Using Subjective Logic},
author = {Thomas Griebel and Johannes Müller and Paul Geisler and Charlotte Hermann and Martin Herrmann and Michael Buchholz and Klaus Dietmayer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.07449},
year = {2022}
}
备注
Accepted for presentation at the 2022 IEEE 25th International Conference on Information Fusion (FUSION), July 4 - 7, 2022, Link\"oping, Sweden