Fusione di sensori e tracciamento di oggetti con MATLAB
Guarda il programma e iscrivitiDettagli dei corsi
- Localizzazione per l'orientamento e la posizione
- Generazione di scenari e importazione di rilevamenti dei sensori
- Modelli di movimento e filtri
- Associazione di dati
- Tracker multi-oggetto
Giorno 1/1
Localizzazione per l'orientamento e la posizione
Obiettivo: Fondere i dati dei sensori da IMU e GPS per fare una stima di posizione e orientamento
- Misurazione di modelli da accelerometri, giroscopi, magnetometri e GPS.
- Fusione dei dati dei sensori per fare una stima di posa in termini di posizione, velocità e orientamento.
- Visualizzazione della stima di posa e tracciamento di piattaforme e traiettorie.
Generazione di scenari e importazione di rilevamenti
Obiettivo: Importare ed elaborare rilevamenti o generare scenari utilizzati in tracker multi-oggetto.
- Pre-elaborazione e creazione di un pacchetto contenente i rilevamenti dei sensori raccolti.
- Creazione di uno scenario di tracking con più piattaforme e sensori.
- Definizione di traiettorie waypoint o cinematiche.
- Personalizzazione dei parametri dei sensori.
- Generazione di rilevamenti utilizzati negli algoritmi di fusione dei sensori.
Modelli di movimento e filtri
Obiettivo: Selezionare e mettere a punto filtri e modelli di movimento sulla base dei requisiti di tracking.
- Valutazione di filtri sulla base dei requisiti dello scenario.
- Confronto e contrapposizione di modelli di movimento diversi.
- Configurazione di un filtro Interacting Multiple Model (IMM) per tracciare manovre diverse.
Associazione di dati
Obiettivo: Determinare il metodo appropriato di associazione di dati per le diverse situazioni di tracking.
- Scelta tra Global Nearest Neighbor (GNN), Joint Probabilistic Data Association (JPDA), Track-Oriented Multiple Hypothesis (TOMHT) e altri metodi di associazione di dati.
- Analisi del modo in cui più rilevamenti sono assegnati a oggetti diversi.
Tracker multi-oggetto
Obiettivo: Creare tracker multi-oggetto per fondere le informazioni ottenute da più sensori come visione, radar e LiDAR.
- Configurazione di tracker e parametri.
- Esecuzione della gestione e associazione di oggetti.
- Visualizzazione di oggetti tracciati.
Appendice A: Tracker per sensori passivi
Obiettivo: Creare tracker multi-oggetto e sistemi di fusione che ricevano misurazioni solo angolari o solo intervallari da sistemi di sensori passivi.
- Triangolazione dei rilevamenti lineari multipli.
- Esecuzione di fusione statica di rilevamenti di sensori sincroni passivi.
- Tracking con misurazioni solo intervallari.
- Tracking con misurazioni solo angolari.
Livello: Intermedio
Prerequisiti:
- Fondamenti MATLAB
- Conoscenza di base dei concetti di tracking
Durata: 1 giorno
Lingue: English, 한국어