道路交通監(jiān)控多目標(biāo)探測(cè)跟蹤方法及跟蹤系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種道路交通監(jiān)控技術(shù)，具體涉及一種道路交通監(jiān)控多目標(biāo)探測(cè)跟蹤 方法及跟蹤系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)及道路交通的飛速發(fā)展以及車輛的日益增多，交通監(jiān)控越來(lái)越受到 人們的重視。在多目標(biāo)跟蹤中，首先要建立潛在的威脅目標(biāo)并識(shí)別目標(biāo)，為減少系統(tǒng)的虛警 率、提高系統(tǒng)的可靠性提供了理論支持；通過(guò)對(duì)車載距離探測(cè)技術(shù)的比較，選用了毫米波調(diào) 頻脈沖多普勒雷達(dá)；深入分析了道路目標(biāo)跟蹤的復(fù)雜環(huán)境，對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和 目標(biāo)跟蹤的起始與終止進(jìn)行了初步的研究。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是多目標(biāo)跟蹤的關(guān)鍵技術(shù)之一，也是 多傳感器信息融合的關(guān)鍵技術(shù)之一。其目的在于建立一種量測(cè)與航跡（目標(biāo)）之間的關(guān)系， 以確定各量測(cè)數(shù)據(jù)是否源于同一目標(biāo)，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的核心問(wèn)題是量測(cè)以多大程度與航跡（目 標(biāo)）的估計(jì)值近似，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的結(jié)果直接影響到對(duì)目標(biāo)狀態(tài)的估計(jì)，因此倍受人們的關(guān)注。 目前應(yīng)用較多的有最近鄰方法、多假設(shè)方法、概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)法（PDA)、聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)法 等方法（JPDA)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明提供一種道路交通監(jiān)控多目標(biāo)探測(cè)跟蹤方法及跟蹤系統(tǒng)，通過(guò)卡爾曼濾波 和道路交通監(jiān)控模型的建立，能對(duì)監(jiān)控范圍內(nèi)的多個(gè)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控而不丟 失目標(biāo)。
[0004] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明公開了一種道路交通監(jiān)控多目標(biāo)探測(cè)跟蹤方法，其特點(diǎn) 是，該方法包含：
[0005] 雷達(dá)對(duì)若干運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)；
[0006] 對(duì)雷達(dá)探測(cè)若干運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波和預(yù)測(cè)，獲取當(dāng)前時(shí)刻若干 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，并預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)刻若干運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；
[0007] 采用具有馬爾可夫切換系數(shù)的交互式多模型方法對(duì)雷達(dá)探測(cè)的若干運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn) 行跟蹤。
[0008] 上述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在道路交通中具有兩個(gè)自由度，分別為：圍繞地面法線旋轉(zhuǎn)和沿著 道路方向的平移。
[0009] 上述卡爾曼濾波中，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的狀態(tài)方程如式（27):
[0010] X(k+1) =FX(k)+Gff(k) (27)
[0011] 式（27)中：
[0012]
[0013]
[0014] 其中，F(xiàn)為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；T為抽樣間隔；變量X(k)是目標(biāo)狀態(tài)向量，包括徑向距 離r、相對(duì)速度纟、相對(duì)加速度P、角度β、角速度#和角加速度W(k)是系統(tǒng)噪聲向量；G 為系統(tǒng)噪聲的作用矩陣；Wl (k)、w2 (k)是均值為零，且為互不相關(guān)的白噪聲序列，其方差為 ￡，[.'…⑷f(wàn)=心廠[u.:⑷]:；W(k)的協(xié)方差矩陣如式（28):
[0015]
(28)。.
[0016] 上述卡爾曼濾波的一步預(yù)測(cè)的基本方程如式（7)、（8)、（9):
[0017]
(7)
[0018] Kp(k) =Φ(k+l/k)P(k/k-l)HT[H(k)P(k/k-l)HT(k)+R(k)] 1 (8)
[0019] P(k+l/k) = [Φ(k+l/k) -Kp (k)H(k) ]P(k/k-1)+G(k)Q(k)GT(k) (9)
[0020] 式（7)、⑶、（9)中Kp(k)為一步預(yù)測(cè)增益陣；Φ(k+1，k)(Φ(k+1，k)eRnXn)為狀 態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；Y(k) (Y(k)eRmX1)為量測(cè)向量；H(k) (H(k)eRmXn)為觀測(cè)矩陣；式（9)為一 步預(yù)測(cè)方程誤差。
[0021] 上述具有馬爾可夫切換系數(shù)的交互式多模型方法的測(cè)量模型為：
[0022] Z(k) =H(k)X(k)+V(k) (29)
[0023] 其中：
[0024]
[0025] 式中：Zl(k)、z2(k)、z3(k)分別表示雷達(dá)測(cè)得的目標(biāo)的距離、相對(duì)速度和方位角； H(k)為觀測(cè)矩陣；V(k)為量測(cè)噪聲；其中Vl(k)、v2(k)、v3(k)是三個(gè)互不相關(guān)的隨機(jī)白噪 聲序列，其方程分別為可二六、
[0026]V(k)的協(xié)方差矩陣為式（30):
[0027]
(30)
[0028] 這里，< 為距離測(cè)量值誤差的方差，σ2:為相對(duì)速度（多普勒）測(cè)量值的誤差的方 差，#為方位角測(cè)量值誤差的方差。
[0029] 一種適用于上述道路交通監(jiān)控多目標(biāo)探測(cè)跟蹤方法的跟蹤系統(tǒng)，其特點(diǎn)是，該跟 蹤系統(tǒng)包含：
[0030] 雷達(dá)，其對(duì)若干運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)并上傳反饋數(shù)據(jù)；
[0031] 數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，其接收雷達(dá)上傳的反饋數(shù)據(jù)，對(duì)反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行卡爾曼濾波和預(yù)測(cè)， 獲取當(dāng)前時(shí)刻若干運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，并預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)刻若干運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；采用 具有馬爾可夫切換系數(shù)的交互式多模型方法控制雷達(dá)若干運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。
[0032] 上述雷達(dá)為毫米波調(diào)頻脈沖多普勒雷達(dá)。
[0033] 本發(fā)明道路交通監(jiān)控多目標(biāo)探測(cè)跟蹤方法及跟蹤系統(tǒng)和現(xiàn)有技術(shù)的道路交通運(yùn) 動(dòng)目標(biāo)的跟蹤方法相比，其優(yōu)點(diǎn)在于，本發(fā)明通過(guò)卡爾曼濾波和道路交通監(jiān)控模型的建立， 能對(duì)監(jiān)控范圍內(nèi)的多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控而不丟失目標(biāo)；
[0034] 本發(fā)明采用雷達(dá)作為監(jiān)控和目標(biāo)跟蹤傳感器，特別適合雨天或惡劣天氣環(huán)境下的 交通監(jiān)控，能準(zhǔn)確對(duì)多目標(biāo)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的監(jiān)控，以便交警進(jìn)行交通執(zhí)法，在交通監(jiān)控領(lǐng)域 具有廣泛的應(yīng)用前景。
【附圖說(shuō)明】
[0035] 圖1為交互式多模型方法的操作流程圖；
[0036] 圖2為本發(fā)明道路交通監(jiān)控多目標(biāo)探測(cè)跟蹤方法的方法流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0037] 以下結(jié)合附圖，進(jìn)一步說(shuō)明本發(fā)明的具體實(shí)施例。
[0038] 雷達(dá)探測(cè)得到的數(shù)據(jù)含有測(cè)量誤差和噪聲，因此要通過(guò)數(shù)據(jù)處理處理，即跟蹤濾 波，將誤差和噪聲降低，從而提高雷達(dá)對(duì)環(huán)境感知的準(zhǔn)確性?？柭鼮V波器只用信號(hào)的前一 個(gè)估計(jì)值和最近一個(gè)觀測(cè)值就可以在線性無(wú)偏最小方差估計(jì)準(zhǔn)則下估計(jì)信號(hào)的當(dāng)前值，而 不必需要全部過(guò)去的觀測(cè)值。
[0039] 卡爾曼濾波從與被提取信號(hào)有關(guān)的量測(cè)中通過(guò)計(jì)算估計(jì)出所需信號(hào)。其中被估 計(jì)信號(hào)是由白噪聲激勵(lì)引起的隨機(jī)響應(yīng)，系統(tǒng)方程作為激勵(lì)與響應(yīng)之間的傳遞結(jié)構(gòu)是已知 的，量測(cè)方程作為量測(cè)量與被估計(jì)量之間的函數(shù)關(guān)系也是已知的。在估計(jì)過(guò)程中，利用已知 的系統(tǒng)方程、量測(cè)方程、白噪聲激勵(lì)的統(tǒng)計(jì)特性、量測(cè)誤差的統(tǒng)計(jì)特性?？柭鼮V波是在時(shí) 域內(nèi)設(shè)計(jì)的，所用的信息也都是時(shí)域內(nèi)的量。并且卡爾曼濾波器適用于多維。因而卡爾曼 濾波的適用范圍非常廣泛。其有如下特點(diǎn)：
[0040] 1)卡爾曼濾波處理的對(duì)象是隨機(jī)信號(hào)；
[0041] 2)被處理信號(hào)無(wú)有用和干擾之分，濾波的目的是要估計(jì)出所有被處理信號(hào)；
[0042] 3)系統(tǒng)的白噪聲激勵(lì)和量測(cè)噪聲不是要濾除的對(duì)象，它們的統(tǒng)計(jì)特性正是估計(jì)過(guò) 程中需要利用的信息。
[0043] 卡爾曼濾波一般根據(jù)物理系統(tǒng)的系統(tǒng)方程和量測(cè)方程的性質(zhì)可分為線性的和非 線性的，每一種內(nèi)又可分為連續(xù)的和離散的。非線性卡爾曼濾波又稱為擴(kuò)展卡爾曼濾波。這 時(shí)，系統(tǒng)方程是非線性的，或者系統(tǒng)方程和量測(cè)方程都是非線性的。本專利建立的系統(tǒng)方程 和量測(cè)方程都是非線性的，并且是離散的。
[0044] 在機(jī)動(dòng)車目標(biāo)跟蹤中的卡爾曼濾波與預(yù)測(cè)：
[0045] 濾波和預(yù)測(cè)的目的是估計(jì)當(dāng)前和未來(lái)時(shí)刻目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，包括位置、速度和角 度等?？柭鼮V波與預(yù)測(cè)的準(zhǔn)則是均方根誤差最小。除此之外，它在機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤中還有 許多其它的優(yōu)點(diǎn)：
[0046] 1)基于目標(biāo)機(jī)動(dòng)和量測(cè)噪聲模型的卡爾曼濾波與預(yù)測(cè)增益序列可以自動(dòng)地選擇。 這意味著通過(guò)改變一些關(guān)鍵性參數(shù)，相同的濾波器可以適用于不同的機(jī)動(dòng)目標(biāo)和量測(cè)環(huán) 境；
[0047] 2)卡爾曼濾波與量測(cè)增益序列能自動(dòng)地適應(yīng)檢測(cè)過(guò)程的變化，包括采樣周期的變 化和漏檢情況；
[0048] 3)卡爾曼濾波與預(yù)測(cè)通過(guò)協(xié)方差矩陣可以很方便地對(duì)估計(jì)精度進(jìn)行度量。在機(jī)動(dòng) 多目標(biāo)跟蹤中這種度量工具還可用于跟蹤門的形成以及門限大小的確定；
[0049] 4)通過(guò)卡爾曼濾波與預(yù)測(cè)中殘差向量d(k)的變化，可以判斷原假定的目標(biāo)模型 與實(shí)際目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特性是否符合。因而，d(k)可以用來(lái)作為機(jī)動(dòng)檢測(cè)與機(jī)動(dòng)辯識(shí)的一種手 段。同時(shí)，還可用于一致性分析等。
[0050] (5)在密集多回波環(huán)境下的多機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方面，通過(guò)卡爾曼濾波與預(yù)測(cè)方法的 使用，可以部分地補(bǔ)償不確定性相關(guān)誤差的影響。
[0051] 卡爾曼濾波基本方程：
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