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多目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法綜述

2016-07-12 08:48:54楊凡弟
科技視界 2016年6期
關(guān)鍵詞:綜述

楊凡弟

【摘 要】本文首先介紹了目標(biāo)跟蹤的基本概念和原理,并對(duì)在此過(guò)程中最重要的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)進(jìn)行了論述;再對(duì)經(jīng)典的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法進(jìn)行了分析與總結(jié),指出了經(jīng)典的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法的基本特征;并對(duì)近幾年受到廣泛關(guān)注的“多對(duì)一”問(wèn)題、以及實(shí)際應(yīng)用中基于特征的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)進(jìn)行了總結(jié)。最后,基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的研究現(xiàn)狀,提出了需要進(jìn)一步研究的若干問(wèn)題。

【關(guān)鍵詞】多目標(biāo)跟蹤;數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián);綜述

【Abstract】Firstly, the basic concept, principle of target tracking are introduced, and the importance of data association is analyzed; Secondly, the classical data association methods are summarized and the basic feature of those methods are presented; For tracking a target when more than one target originated measurement may exist within the validation gate, the many-to-one measurement set-to-track association methods are summarized, as well methods based on features. Finally, the future study problems of development of data association methods are presented.

【Key words】Multi-target tracking; Data association; Summary

0 引言

目標(biāo)跟蹤是對(duì)傳感器接收到的量測(cè)信息進(jìn)行處理,從而維持對(duì)目標(biāo)當(dāng)前狀態(tài)估計(jì)的過(guò)程[1]。目標(biāo)跟蹤在軍事和民用領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值,隨著航空航天、機(jī)器人以及智能交通系統(tǒng)等領(lǐng)域的迅速發(fā)展,目標(biāo)跟蹤的越來(lái)越受到各國(guó)的廣泛關(guān)注;因此,在近幾十年來(lái),這方面的研究相當(dāng)活躍。目標(biāo)跟蹤的基本原理如下所示[2]:

由于在傳感器觀測(cè)過(guò)程和目標(biāo)跟蹤環(huán)境中存在的各種不確定性以及隨機(jī)性,破壞了傳感器量測(cè)與產(chǎn)生量測(cè)的目標(biāo)源之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,因此確定傳感器接收到的量測(cè)和目標(biāo)源之間對(duì)應(yīng)關(guān)系的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法是多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)中最重要的內(nèi)容。

1 經(jīng)典的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法

最近鄰算法[3]主要思想是,在相關(guān)跟蹤門內(nèi)“唯一”地選擇與被跟蹤目標(biāo)預(yù)測(cè)位置距離最近的觀測(cè)與其相關(guān)聯(lián),即測(cè)量值與目標(biāo)之間是是一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系。

概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(PDA)算法[4],其主要思想是將跟蹤波門中所有量測(cè)進(jìn)行概率意義上的加權(quán)平均作為濾波輸出。對(duì)多目標(biāo)跟蹤門相交情況進(jìn)行了詳盡的研究之后,Shalom提出了聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(JPDA)算法[5],該算法首次引入了聚的概念,按照多目標(biāo)的跟蹤門之間的幾何關(guān)系將量測(cè)劃分成多個(gè)聚。JPDA算法依次處理每個(gè)聚中的量測(cè)與目標(biāo)的關(guān)聯(lián)概率,該方法對(duì)多目標(biāo)跟蹤有較好的跟蹤效果。然而當(dāng)量測(cè)雜波密度過(guò)大時(shí),該算法計(jì)算量增大,可能引發(fā)“組合爆炸”問(wèn)題[6]。

多假設(shè)[7] (MHT)利用多幀分配算法[8](MFA),建立多個(gè)候選假設(shè),并將量測(cè)-航跡關(guān)聯(lián)通過(guò)在全部假設(shè)內(nèi)一對(duì)一的聯(lián)合最優(yōu)評(píng)估,以及假設(shè)管理來(lái)實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)跟蹤。

2 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的其他方法

2.1 “多對(duì)一”的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法

經(jīng)典的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法假設(shè)在一個(gè)采樣周期內(nèi),每個(gè)目標(biāo)最多只能產(chǎn)生一個(gè)量測(cè)。在這種情形下,數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的不確定性僅僅是由于量測(cè)來(lái)源的不確定。即在一個(gè)采樣周期內(nèi)所獲得的量測(cè)集,至多只有一個(gè)是目標(biāo)產(chǎn)生的,其余的均認(rèn)為是雜波。這個(gè)基本假設(shè)使得“一對(duì)一”的量測(cè)-航跡關(guān)聯(lián)成為一個(gè)最優(yōu)問(wèn)題。然而在某些系統(tǒng)內(nèi),比如,超視距雷達(dá)跟蹤中,對(duì)于同一個(gè)目標(biāo),由于多徑傳播的原因,傳感器可能生成多個(gè)檢測(cè)。對(duì)于同一個(gè)目標(biāo)產(chǎn)生的多個(gè)量測(cè)均落入目標(biāo)跟蹤門內(nèi)的情況,MD-PDA[9]、MD-MHT[10]、MD-JPDA[11]等算法相繼被提出,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該種方法能夠提高狀態(tài)估計(jì)準(zhǔn)確性,并降低虛假軌跡的總數(shù)量。

文獻(xiàn)[12]利用隨機(jī)矩陣處理接收到的大量量測(cè)雜波信號(hào),提出的廣義概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)濾波器。文獻(xiàn)[13]提出的GPDA方法以及文獻(xiàn)[14]提出的一種在證據(jù)理論框架內(nèi)的多目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法等,這些方法將一對(duì)一的量測(cè)-航跡數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)推廣到了多對(duì)一的情形。

2.2 基于特定場(chǎng)景的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

另一方面,在實(shí)際的研究過(guò)程中,根據(jù)采用的傳感器種類的不同,目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)能獲得的目標(biāo)量測(cè)包含很多特征,針對(duì)特定場(chǎng)景特點(diǎn)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的研究不斷被提出。

文獻(xiàn)[15]描述了在車輛感知系統(tǒng)中利用車載網(wǎng)得到的無(wú)線通信數(shù)據(jù)與本車采集到的數(shù)據(jù)融合進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和跟蹤的方法。在行人檢測(cè)場(chǎng)景中,文獻(xiàn)[16]將多個(gè)傳感器,比如,GPS、雷達(dá)和攝像頭采集到的信息利用JPDA進(jìn)行融合,提高了行人檢測(cè)系統(tǒng)的性能。文獻(xiàn)[17]提出了在密集雜波環(huán)境下的MCMCDA算法,在目標(biāo)數(shù)量固定的情況下,MCMCDA近似于JPDA。在目標(biāo)數(shù)目隨機(jī)的情況下,MCMCDA近似于最優(yōu)貝葉斯濾波器。文獻(xiàn)[18]提出了場(chǎng)景適應(yīng)分層數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)框架等。這些方法將目標(biāo)量測(cè)所具有的環(huán)境特征引入到數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)過(guò)程中,提高了數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的精度。

3 下一步研究工作

經(jīng)典的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法利用目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)模型與獲得的量測(cè)特點(diǎn)進(jìn)行量測(cè)-航跡分配,并假設(shè)在一個(gè)采樣周期內(nèi),每個(gè)目標(biāo)最多只能產(chǎn)生一個(gè)量測(cè)。這個(gè)假設(shè)在簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的同時(shí)也造成了在多徑效應(yīng)下“一對(duì)一”的“量測(cè)集-航跡”關(guān)聯(lián)的不精確。另一方面,在實(shí)際的應(yīng)用中,目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)包含的傳感器比如各類雷達(dá)、攝像頭甚至通信設(shè)備等采集到的目標(biāo)量測(cè)信息包含有多種被跟蹤目標(biāo)的信息,在這些特定的場(chǎng)景中進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)應(yīng)考慮采集到的量測(cè)所具有的特征,并加以利用,可以彌補(bǔ)經(jīng)典數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法的不足。

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[責(zé)任編輯:王楠]

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