基于卡尔曼滤波的多目标跟踪MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供了一个基于卡尔曼滤波的多目标跟踪MATLAB系统，能够同时预测和跟踪三个独立运动目标的轨迹。通过状态估计与校正，有效处理目标交互与遮挡，实时输出位置、速度及加速度数据，保证轨迹连续性。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的三目标运动轨迹预测与跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个针对三个独立运动目标的多目标跟踪算法。系统核心采用卡尔曼滤波器对目标的运动状态进行预测与校正，能够有效处理目标间的交互和遮挡问题。通过数据关联模块，系统确保了在目标交叉运动等复杂场景下仍能正确区分并持续跟踪各个目标。该系统适用于需要对多个运动目标进行实时、稳定轨迹估计的应用场景。

功能特性

• 多目标跟踪：可同时跟踪三个独立运动的目标。
• 卡尔曼滤波：利用卡尔曼滤波算法对目标的位置、速度、加速度等运动状态进行高精度预测和校正。
• 鲁棒数据关联：内置数据关联逻辑，有效处理目标交叉、近距离并行等易导致ID混淆的情况。
• 抗遮挡处理：在目标发生短暂遮挡时，能基于预测状态维持跟踪连续性。
• 实时状态估计：输出每个目标的实时运动状态向量（位置、速度、加速度）。
• 可视化与分析：提供轨迹跟踪可视化图形、预测与实际轨迹对比分析以及跟踪精度评估指标（如均方根误差）。

使用方法

1. 准备输入数据：

* 准备目标的初始检测数据（二维或三维坐标）。 * 准备传感器采集的连续帧目标观测数据序列。 * 设定或校准系统噪声与观测噪声的统计特性参数。

1. 运行系统：

* 执行主程序文件，系统将自动加载数据并开始轨迹预测与跟踪过程。

1. 获取输出结果：

* 系统运行结束后，将在命令行或指定输出文件中显示每个目标的实时状态估计结果。 * 自动生成轨迹跟踪可视化图、预测与实际轨迹对比图。 * 输出跟踪精度评估指标（如RMSE）和目标ID维持记录表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB （建议使用 R2018a 或更高版本）
• 硬件建议：无特殊要求，但处理大规模数据时建议配备足够内存。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心工作流程，其功能包括：初始化三个目标的运动状态和卡尔曼滤波器参数；循环读取每一帧的观测数据；调用数据关联函数将观测值与正确的目标预测状态进行匹配；对每个目标执行卡尔曼滤波的预测和更新步骤；实时记录并更新目标的状态、轨迹和ID信息；最终生成轨迹可视化图表并计算跟踪性能评估指标。