Abstract-This paper presenterar en metod för samarbete spårning av flera fordon som utökar en Gaussian Blandning Sannolikhet Hypothesis Density (GM-PHD) filter med en samverkande fusionsalgoritm. Mätningar förbehandlas på ett avkännings-före-spår sätt, och bilar spåras med hjälp av en rektangulär form modell. Den föreslagna metoden lindrar på ett framgångsrikt sätt problem med rörmokeri och ocklusion. För att utvidga synfältet för enskilda fordon och öka uppskattningskonfidensen på de områden där ett mål kan observeras av flera fordon, utbyts PHD-intensiteter mellan fordon och sammansmältes i Collaborative GM-PHD-filtret med hjälp av en ny algoritm baserad på Generalized Covariance Intersektion. Metoden utvärderas i stor utsträckning med hjälp av en kalibrerad simulator med hög trohetsgrad i scenarier där fordon uppvisar både raka och böjda rörelser vid olika hastigheter.
I REF, författarna tar itu med problemet med kollaborativ objektspårning baserat på Gaussian blandning sannolikhetshypotes densitet (GM-PHD) filter.
A Collaborative Sensor Fusion Algorithm for Multi-object Tracking Using a Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density Filter
{'venue': '2015 IEEE 18th International Conference on Intelligent Transportation Systems', 'journal': '2015 IEEE 18th International Conference on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}