基于扩展卡尔曼滤波的交互式多模型跟踪算法研究OA北大核心CSTPCD

在辅助驾驶系统中,行人轨迹跟踪一直是一项有挑战性的任务,因为行人的回波信号中往往存在着许多干扰噪声。此外,行人在运动过程中可能会做出突然转身或其他改变方向的行为,这将直接导致行人运动轨迹呈现出非线性特征。针对上述问题,文中提出一种基于扩展卡尔曼滤波的交互式多模型跟踪(IMM-EKF)方法,适用于毫米波雷达对行人进行轨迹跟踪。首先,在扩展卡尔曼滤波算法(EKF)的基础上重构状态预测协方差矩阵,来补偿EKF非线性化过程中引入的误差;然后将改进的EKF作为交互式多模型算法(IMM)中的滤波器,根据行人运动特性选择匀速模型和协调转弯模型作为跟踪模型,利用所提出的IMM-EKF算法进行轨迹跟踪。实验结果表明,所提出的滤波算法较典型的EKF和改进的EKF算法,在跟踪滤波精度方面均有所提升,同时具备更优的跟踪鲁棒性。