基于粒子群算法的智能车辆多目标跟踪

• 作者: 孙柱 张娜 朱宝全 王娜 赵强
• 来源期刊: 森林工程
• 学科: 工学
• 关键词: 智能车辆 多目标跟踪 多假设跟踪 卡尔曼滤波 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 森工技术与装备
• 页码范围: 70-75
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2752字
• 语种: 中文

摘要

针对智能车辆在公路行驶过程中对其他运动车辆的实时跟踪问题,提出基于离散二进制粒子群算法的多目标物体跟踪方法.本文通过基于雷达数据建立跟踪目标的状态方程和测量方程,将雷达多个扫描周期的测量数据进行关联,形成含有可能轨道的多种假设,利用似然率对轨道进行评分,形成混合整数线性规划问题,并采用离散二进制粒子群算法进行求解.解决各个时刻测量值和目标的关联问题,实现对跟踪目标的轨道判别.最后通过在MATLAB中进行仿真,验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱宝全	东北林业大学交通学院	19	75	5.0	8.0
2	赵强	东北林业大学交通学院	63	263	9.0	12.0
3	王娜	东北林业大学交通学院	31	129	6.0	10.0
4	张娜	黑龙江科技大学电气与控制工程学院	3	7	1.0	2.0
5	孙柱	东北林业大学交通学院	3	0	0.0	0.0