Before the controller: a multiple target tracking routine for driver assistance systems

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Before the controller: a multiple target tracking routine for driver assistance systems

Caveney, D. / Dickmanns, D. / Hedrick, J.K.

Ein Wahrscheinlichkeitsansatz wird für Mehrfach-Objektverfolgung mit Anwendungen in Fahrerassistenzsystemen vorgestellt. Die Wahrscheinlichkeitstheorie wurde für zwei Verfahren zur Bestimmung unsicherer Objektbewegung sowie Signalherkunft entwickelt. Der erste Algorithmus beinhaltet mehrere Modelle für Objektbewegungen und funktioniert wie ein selbstregelnder Filter mit variabler Bandbreite, um ein einzelnes Objekt im Bereich seiner möglichen Bewegungen präzise zu verfolgen. Der zweite Algorithmus verfolgt mehrere Objekte gleichzeitig mit Hilfe eines rechenleistungsbegrenzten Signalzuweisungsprozesses. Der sich ergänzende Charakter dieser beiden Verfahren wird hervorgehoben, und ihre Fähigkeit, Daten mehrerer Sensoren zu verarbeiten, wird diskutiert. Die Leistungsfähigkeit dieses Wahrscheinlichkeitsansatzes wird durch Versuchsergebnisse veranschaulicht.

A probabilistic approach is presented to multiple target tracking with applications to driver assistance systems. The authors develop the probabilistic theory behind two routines that together handle uncertain target motion and uncertain measurement origin. The first algorithm incorporates multiple target motion models and acts like a self-adjusting, variable-bandwidth filter to accurately track a single target during all possible motion. The second algorithm allows for multiple targets to be tracked simultaneously by performing a computationally-bounded, measurement-association process. The complementary nature of these two routines is highlighted and their ability to incorporate measurements from multiple sensors is also discussed. The effectiveness of this probabilistic approach is illustrated through experimental test results.