边缘化粒子概率假设密度滤波的多目标跟踪

针对复杂情况下的多目标跟踪问题,提出一种边缘化粒子概率假设密度滤波(MPF-PHD)方法。该方法首先将复杂情况下多个目标的状态向量分别提取出其中的非线性状态与线性状态。然后利用粒子概率假设密度滤波(PF-PHD)估计非线性状态,利用卡尔曼滤波(KF)估计线性状态,并把其中与非线性状态相关的线性状态估计用来优化非线性状态估计。通过对MPF-PHD方法与传统的PF-PHD方法仿真对比,验证了MPF-PHD方法有效解决了复杂情况下多目标跟踪的漏检问题,提高了多目标状态估计精度。

电梯安全钳动作同步性测试研究

为精确测量出轿厢的倾斜角度,定量衡量安全钳动作同步性,利用三轴加速度传感器在电梯中设置一款安全钳动作同步测试仪。通过收集传感器各个轴上加速度的数据信息,经中央处理器把数据信息融合转换,得到动态、精确的轿厢倾斜角度。在电梯安全钳制动时,测量安全钳动作同步性,并依据标准给出判定结论。该测试仪结构简单、便于安装携带,通过远程实时观察动态数据,使整个测试过程更加安全可靠。试验证明,该电梯安全钳动作同步测试仪可以推广应用。

旅游观光车智能管理系统前景展望

观光车在旅游风景区、综合社区、步行街中的使用日渐增多,特别是在远距离大范围的旅游景区内,观光车管理需求更加紧迫,从景区管理者对车辆运行、危险预警、人员管理等需求分析入手,结合RFID射频传感器技术与物联网技术,建立观光车智能管理系统框架,为观光车智能管理提供可能,从而使景区的观光车管理实现智能、经济、安全、高效的目的。

基于概率假设密度平滑器的低检测概率下多目标跟踪

针对传感器低检测概率下多目标跟踪的问题,提出了一种概率假设密度(PHD)滤波平滑器,并给出了该平滑器的高斯混合(GM)形式.综合运用前向PHD滤波递推与后向平滑两个步骤,改善了多目标跟踪系统对目标误跟踪的情况.通过仿真结果说明,经过平滑的PHD滤波与未经平滑的PHD滤波相比,在目标数目与状态的估计精度上得到了明显的提高.