一种改进的联合概率数据互联算法在多目标跟踪中的应用

摘要

现阶段,车辆出行已经成为人们生活中重要一环,随着科技的发展和日益增长的物质文化需求,实现车辆的自动驾驶已是大势所趋.目前自动驾驶多目标跟踪存在的问题:跟踪算法参差不齐,在实际应用中达不到自动驾驶跟踪标准.本文在传统联合概率数据互联算法的基础上,详细分析JPDA算法的运算过程和跟踪机制,并针对JPDA在实现多目标跟踪时的自身局限性,计算量爆炸,实效性差等问题提出基于双门限分割的改进算法进行修正,并通过MATLAB仿真实现改进算法与传统算法的对比.并根据实际跟踪结果,进一步说明改进算法在多目标跟踪中的优越性和实用性.