CN108645412A - 一种多传感器自适应航迹起始方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供多传感器自适应航迹起始方法，包括：步骤1、对第一传感器、第二传感器的量测数据进行GNN数据关联；步骤2、对已关联的第一传感器、第二传感器的量测进行合并，形成等效单传感器的量测，并判断是否可以起始航迹，是则进入下一步，否则返回上一步；步骤3、按照单传感器逻辑法航迹起始；步骤4、判断当前待起始航迹是否为等效单传感器航迹，是则进入下一步，否则判定所述待起始航迹为有效航迹，输出到系统航迹；步骤5、判断当前待起始航迹所属的传感器，并更新该传感器的滤波性能；步骤6、根据所述该传感器的滤波性能确定航迹的延迟起始周期；步骤7、重复步骤4～6，直至所有待起始航迹遍历完毕。本发明降低了多传感器虚假航迹起始概率。

Description

一种多传感器自适应航迹起始方法

技术领域

本发明涉及一种多传感器自适应航迹起始方法。

背景技术

航迹起始指的是传感器对目标进行跟踪期间，对未进入稳定跟踪(已经确认目标的运动轨迹)目标的轨迹进行确认的过程。一般情况下，传感器的量测数据不仅包含真实目标，还包含有其他干扰目标形成的虚假目标(杂波)，在航迹起始过程中，尤其是多目标航迹起始，杂波与杂波互联，或杂波与真实目标互联，形成虚假航迹。这种虚假航迹对后续的数据关联，航迹维护与目标跟踪产生巨大影响。对于多传感器数据融合系统，各个传感器有自己的观测区域，且各传感器对目标的感知能力不一样，对同一个目标，有的传感器可以检测到，而有的传感器检测不到，且在实际环境中，有些虚假目标被单传感器持续检测到。对于这些被单传感器检测到的目标，本发明认为可以适当地延迟其航迹起始周期，提高集中式数据融合的鲁棒性。

逻辑法航迹起始方法简单便捷，对传感器的先验知识没有要求。但在杂波密度较大的情况下容易起始大量虚假航迹，且没有充分利用传感器历史性能表现信息，在多传感器航迹起始过程中，容易起始多传感器非公共区域的虚假航迹。

发明内容

本发明提供一种多传感器自适应航迹起始方法，旨在解决现有技术中的缺陷，实现降低多传感器虚假航迹起始概率，提高系统的鲁棒性。

为达到上述目的，本发明所采取的技术方案为：

本发明提供一种多传感器自适应航迹起始方法，包括：

步骤1、对第一传感器、第二传感器的量测数据进行GNN数据关联；

步骤2、对已关联的第一传感器、第二传感器的量测进行合并，形成等效单传感器的量测，并判断是否可以起始航迹，是则进入下一步，否则返回上一步；

步骤3、按照单传感器逻辑法航迹起始；

步骤4、判断当前待起始航迹是否为等效单传感器航迹，是则进入下一步，否则判定所述待起始航迹为有效航迹，输出到系统航迹；

步骤5、判断当前待起始航迹所属的传感器，并更新该传感器的滤波性能；

步骤6、根据所述该传感器的滤波性能确定航迹的延迟起始周期；

步骤7、重复步骤4～6，直至所有待起始航迹遍历完毕。

具体地，步骤3包括：

步骤31、使用系统最初两个时刻的量测数据建立临时航迹头；

步骤32、以所述临时航迹头建立候选航迹；

步骤33、对所述候选航迹，使用预设二阶多项式进行外推；

步骤34、判断所述候选航迹连续4个时刻是否与所述等效单传感器的量测关联，是则判定所述候选航迹为待起始航迹，否则终止所述候选航迹；

步骤35、重复上述步骤31～步骤34，直到所有量测数据处理完毕为止，输出待起始的航迹。

具体地，步骤32包括：

步骤321、对所述临时航迹头进行一阶多项式外推，得到系统第三个时刻目标点的外推点；

步骤322、以所述外推点为中心建立跟踪门；

步骤323、判断系统第三时刻的量测数据是否落入所述跟踪门内，是则选择距离所述外推点最近的量测点作为目标第三个时刻的量测点，建立候选航迹，否则终止该航迹起始。

具体地，所述跟踪门为球形跟踪门。

具体地，步骤6包括：如果所述该滤波性能均值小于预设阈值，则将由该传感器起始的航迹起始周期延迟第一预设采样周期(例如6个传感器采样周期)，否则，将由该传感器起始的航迹起始周期延迟第二预设采样周期。

具体地，第一预设采样周期小于第二预设采样周期。

具体地，所述第一预设采样周期为6个传感器采样周期，所述第二预设采样周期为8个传感器采样周期。

本发明的有益效果在于：本发明通过将多传感器量测等效为单传感器的量测，并基于传感器的滤波性能来确定等效单传感器起始的航迹是否需要延迟起始，实现降低多传感器虚假航迹起始概率，提高系统的鲁棒性。

附图说明

图1是本发明的多传感器自适应航迹起始方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图具体阐明本发明的实施方式，附图仅供参考和说明使用，不构成对本发明专利保护范围的限制。

如图1所示，本发明的实施例提供一种多传感器自适应航迹起始方法，包括：

步骤1、对传感器A、传感器B的量测数据进行GNN数据关联。

在本发明中，传感器A是雷达，传感器B是摄像头。

理论上，两个传感器对同一个目标的量测映射到同一个坐标系下，它们的空间位置应该重合。考虑到传感器本身的测量误差以及坐标转换误差，给定一个距离阈值，代价矩阵为欧式距离，使用匈牙利分配算法进行GNN数据关联，被关联到的数据则认为是同一个目标的两个不同量测。

GNN数据关联已有成熟算法，此处不再赘述。

步骤2、对已关联的传感器A、传感器B的量测进行合并，形成等效单传感器的量测，并判断是否可以起始航迹，是则进入下一步，否则返回上一步。

所述判断是否可以起始航迹为：如果当前系统存储了合并之后的连续4个时刻的量测，则判断为可以起始航迹。

对已关联的传感器A、传感器B的量测进行合并，即把传感器A、传感器B的量测等效为单传感器的量测，量测合并按下式进行：

式(1)中，δ_Ax、δ_Bx分别表示传感器A、B的量测在x维度上的方差，x_A、x_B分别表示传感器A、B在x维度上的的量测值，x'表示传感器量测信息在x维度上合并之后的值，R_A、R_B分别表示传感器A、B的量测的误差协方差矩阵，R表示传感器A、B的量测合并之后的量测的误差协方差矩阵。

定义航迹T＝[C₁,C₂,C₃,C₄],其中，C_i＝(A_i,B_i)(i＝1,2,3,4)表示第i时刻的航迹数据C_i由传感器A和B的量测A_i、B_i合并而来，并且A_i、B_i不能同时为空。如果B_i为空，则C_i＝A_i，表示航迹T第i时刻的数据只来自于传感器A；反之，如果A_i为空，则C_i＝B_i，表示航迹T第i个时刻的数据只来自于传感器B。

步骤3、按照单传感器逻辑法航迹起始。

逻辑法航迹起始算法适用于单传感器多目标的情形航迹起始。对接收到的连续N个时刻的量测进行航迹起始，假设起始的航迹包含M个时刻的量测，则认为该航迹是真实航迹。在本发明中，N＝M＝4，即只有当一条航迹包含所有时刻的量测才认为该航迹是真实航迹。

按照单传感器逻辑法航迹起始的具体步骤是：

步骤31、使用系统最初两个时刻的量测数据建立临时航迹头。

假设系统依次接收到每个传感器的N次量测数据z₁,z₂,z₃,…,z_N，z_i＝[z_Ai,z_Bi](i＝1,2,3…N)，z_N表示当前时刻的量测，z₁、z₂则表示系统最初两个时刻的量测。

按步骤1、2对这些量测数据进行关联、合并，用表示合并之后的k时刻第i个量测的第l个分量，这里的l＝1,…,p，其中，p指的是量测分量的个数，i＝1,…,m，m指的是当前时刻的量测的数量，例如，在当前时刻，传感器A前方有3辆车，则传感器A在此时可以返回3个量测，即m＝3。

相邻两个时刻量测z_i(k)与z_j(k+1)之间的距离矢量d_ij的第l个分量：

其中，t是传感器扫描时间间隔，分别是目标最大速度的第l个分量值。

假设量测误差是独立、零均值、高斯分布的，协方差为R_t(k)，则定义归一化距离：

D_ij(k)服从自由度为p的χ²分布，给定门限概率查自由度为p的χ²分布表可得门限γ，若D_ij(k)≤γ，则可以认为两个量测互联，即认为这两个量测属于同一个目标在不同时刻的量测，可以起始为临时航迹头。

步骤32、以所述临时航迹头建立候选航迹。

具体步骤是：

步骤321、对所述临时航迹头进行一阶多项式外推，得到系统第三个时刻目标点的外推点。

步骤322、以所述外推点为中心建立跟踪门。

在本实施例中，所述跟踪门为球形跟踪门。

步骤323、判断系统第三时刻的量测数据是否落入所述跟踪门内，是则选择距离所述外推点最近的量测点作为目标第三个时刻的量测点，建立候选航迹，否则终止该航迹起始。

步骤33、对所述候选航迹，使用预设二阶多项式进行外推。

已知临时航迹的x和y坐标，使用最小二乘法拟合出y关于x的二阶多项式：

y＝p₁·x²+p₂·x+p₃ (5)

p₁,p₂,p₃分别表示多项式的系数，则下一个时刻的x坐标为：

x(k+1)＝x(k)+v_x(k)·T (6)

其中，v_x(k)＝[x(k)-x(k-1)]/T，T表示传感器采样周期，把(6)式代入(5)式，得到下一个时刻的y方向的预测值。

步骤34、判断所述候选航迹连续4个时刻是否与所述等效单传感器的量测关联，是则判定所述候选航迹为待起始航迹，否则终止所述候选航迹。

步骤35、重复上述步骤31～步骤34，直到所有量测数据处理完毕为止，输出待起始的航迹。

一般的航迹起始算法直接把逻辑法起始的航迹直接加入到系统航迹当中。在杂波密度较大的情况下，有的虚假量测会存在一段时间然后消失，因而逻辑法会输出大量虚假航迹。

步骤4、判断当前待起始航迹是否为等效单传感器航迹，是则进入下一步，否则判定所述待起始航迹为有效航迹，输出到系统航迹。

这里，系统航迹指的是整个系统最终输出的目标的航迹。

在本发明中，当当前待起始航迹的所有量测来自两个传感器，如

T＝[(A₁,B₁),(A₂,B₂),(A₃,B₃),(A₄,B₄)](A_i≠0，B_i≠0)，则判定为有效航迹。

当当前待起始航迹的量测中来自于传感器A的量测多于来自传感器B的量测，或者来自于两个传感器的量测数量相等，但最后一次量测来自于传感器A，则该航迹认为等效为由传感器A起始，即该待起始航迹认为是单传感器A起始的航迹；反之，当当前待起始航迹的量测中来自于传感器B的量测多于来自传感器A的量测，或者来自于两个传感器的量测数量相等，但最后一次量测来自于传感器B，则该航迹认为等效为由传感器B起始，即该待起始航迹认为是单传感器B起始的航迹。这种情形称之为等效单传感器航迹。

例如，如下航迹都等效为由传感器A起始：

T＝[(A₁,0),(0,B₂),(A₃,0),(A₄,0)]；

T＝[(A₁,0),(0,B₂),(0,B₃),(A₄,0)]；

T＝[(A₁,B₁),(A₂,B₂),(A₃,B₃),(A₄,0)]。

步骤5、判断当前待起始航迹所属的传感器，并更新该传感器的滤波性能。

当前待起始航迹的预测值与滤波值之间的距离即为该传感器的滤波性能，用于评估该传感器的滤波效果。

步骤6、根据所述该传感器的滤波性能确定航迹的延迟起始周期。

经历了一段时间(例如10个起始周期)之后，传感器A起始的航迹有N条，计算这N条航迹对应的传感器的滤波性能均值，如果该滤波性能均值小于预设阈值，说明该传感器的滤波效果良好，则将由该传感器起始的航迹起始周期延迟第一预设采样周期(例如6个传感器采样周期)，否则，将由该传感器起始的航迹起始周期延迟第二预设采样周期(例如8个传感器采样周期)。

例如，当前待起始航迹等效为由传感器A起始，传感器A的滤波性能均值小于预设阈值，则由该传感器A起始的该航迹起始周期延迟6个传感器A的采样周期，即若系统第1个等效单传感器的量测为C₁，则对于前面所述情形，当前待起始航迹由C₃,C₄,C₅,C₆起始，即当第6个等效单传感器的量测C₆进入到系统后才起始该航迹。

步骤7、重复步骤4～6，直至所有待起始航迹遍历完毕。

以上航迹确认过程根据传感器滤波性能，自适应地延迟航迹起始周期，能有效降低虚假航迹的建立，且过程是自适应的，不需要人为的根据传感器量测结果的好坏调整航迹起始周期。

以上所揭露的仅为本发明的较佳实施例，不能以此来限定本发明的权利保护范围，因此依本发明申请专利范围所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (7)

1.一种多传感器自适应航迹起始方法，其特征在于，包括：

步骤1、对第一传感器、第二传感器的量测数据进行GNN数据关联；

步骤2、对已关联的第一传感器、第二传感器的量测进行合并，形成等效单传感器的量测，并判断是否可以起始航迹，是则进入下一步，否则返回上一步；

步骤3、按照单传感器逻辑法航迹起始；

步骤4、判断当前待起始航迹是否为等效单传感器航迹，是则进入下一步，否则判定所述待起始航迹为有效航迹，输出到系统航迹；

步骤5、判断当前待起始航迹所属的传感器，并更新该传感器的滤波性能；

步骤6、根据所述该传感器的滤波性能确定航迹的延迟起始周期；

步骤7、重复步骤4～6，直至所有待起始航迹遍历完毕。

2.根据权利要求1所述的多传感器自适应航迹起始方法，其特征在于，步骤3包括：

步骤31、使用系统最初两个时刻的量测数据建立临时航迹头；

步骤32、以所述临时航迹头建立候选航迹；

步骤33、对所述候选航迹，使用预设二阶多项式进行外推；

步骤34、判断所述候选航迹连续4个时刻是否与所述等效单传感器的量测关联，是则判定所述候选航迹为待起始航迹，否则终止所述候选航迹；

步骤35、重复上述步骤31～步骤34，直到所有量测数据处理完毕为止，输出待起始的航迹。

3.根据权利要求2所述的多传感器自适应航迹起始方法，其特征在于，步骤32包括：

步骤321、对所述临时航迹头进行一阶多项式外推，得到系统第三个时刻目标点的外推点；

步骤322、以所述外推点为中心建立跟踪门；

步骤323、判断系统第三时刻的量测数据是否落入所述跟踪门内，是则选择距离所述外推点最近的量测点作为目标第三个时刻的量测点，建立候选航迹，否则终止该航迹起始。

4.根据权利要求3所述的多传感器自适应航迹起始方法，其特征在于，所述跟踪门为球形跟踪门。

5.根据权利要求1所述的多传感器自适应航迹起始方法，其特征在于，步骤6包括：如果所述该滤波性能均值小于预设阈值，则将由该传感器起始的航迹起始周期延迟第一预设采样周期(例如6个传感器采样周期)，否则，将由该传感器起始的航迹起始周期延迟第二预设采样周期。

6.根据权利要求5所述的多传感器自适应航迹起始方法，其特征在于，第一预设采样周期小于第二预设采样周期。

7.根据权利要求6所述的多传感器自适应航迹起始方法，其特征在于，所述第一预设采样周期为6个传感器采样周期，所述第二预设采样周期为8个传感器采样周期。