論文の概要: Extended Object Tracking Using Sets Of Trajectories with a PHD Filter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.01019v1
• Date: Thu, 2 Sep 2021 15:32:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-03 16:58:00.117821
• Title: Extended Object Tracking Using Sets Of Trajectories with a PHD Filter
• Title（参考訳）: PHDフィルタを用いた軌跡集合を用いた拡張物体追跡
• Authors: Jakob Sjudin, Martin Marcusson, Lennart Svensson, Lars Hammarstrand
• Abstract要約: PHDフィルタリングは、オブジェクトの数とその状態が不明なシナリオで使用される、一般的で効果的な複数のオブジェクト追跡アルゴリズムである。 本稿では,Gamma Gaussian inverse Wishart mix PHD filterを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.0813324895213885
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: PHD filtering is a common and effective multiple object tracking (MOT) algorithm used in scenarios where the number of objects and their states are unknown. In scenarios where each object can generate multiple measurements per scan, some PHD filters can estimate the extent of the objects as well as their kinematic properties. Most of these approaches are, however, not able to inherently estimate trajectories and rely on ad-hoc methods, such as different labeling schemes, to build trajectories from the state estimates. This paper presents a Gamma Gaussian inverse Wishart mixture PHD filter that can directly estimate sets of trajectories of extended targets by expanding previous research on tracking sets of trajectories for point source objects to handle extended objects. The new filter is compared to an existing extended PHD filter that uses a labeling scheme to build trajectories, and it is shown that the new filter can estimate object trajectories more reliably.
• Abstract（参考訳）: PHDフィルタリング(英: PHD filtering)は、オブジェクトの数とその状態が不明なシナリオで使用される、共通かつ効果的な多重オブジェクト追跡(MOT)アルゴリズムである。 各オブジェクトがスキャン毎に複数の測定値を生成することができるシナリオでは、いくつかのphdフィルタはオブジェクトの範囲と運動特性を推定できる。 しかしながら、これらのアプローチの多くは本質的に軌道を推定することができず、状態推定から軌道を構築するために異なるラベル付けスキームのようなアドホックな手法に依存している。 本稿では,ガンマガウシアン逆ウィッシュアート混合型phdフィルタを提案する。これは,拡張対象を扱う点対象対象の軌道集合の追跡に関するこれまでの研究を拡張することにより,拡張対象の軌道の集合を直接推定することができる。 新しいフィルタは, 既存の拡張PHDフィルタと比較され, トラジェクトリを構築するためのラベル付け方式を用いて, オブジェクトトラジェクトリをより確実に推定できることが示されている。

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