: 基于MATLAB的三维多目标跟踪系统(MTT-3D)设计与实现

资 源 简 介

本项目开发一个完整的基于MATLAB的三维多目标跟踪系统，能够同时追踪多个动态目标在三维空间中的运动轨迹。系统通过传感器数据融合，实现目标检测、轨迹初始化、数据关联、状态估计和轨迹管理等功能。支持实时显示目标三维运动轨迹，提供轨迹预测和跟踪精度分析工具，适用于无人机群追踪、自动驾驶感知等三维运动场景

详 情 说 明

三维多目标跟踪算法设计与实现 (MTT-3D)

项目介绍

本项目开发了一个完整的基于MATLAB的三维多目标跟踪系统。该系统能够同时追踪多个动态目标在三维空间中的运动轨迹，通过传感器数据融合技术，集成了目标检测、轨迹初始化、数据关联、状态估计和轨迹管理等核心模块。系统支持实时显示目标三维运动轨迹，并提供轨迹预测与跟踪精度分析工具，适用于无人机群追踪、自动驾驶环境感知等多种三维运动场景。

功能特性

• 多目标三维跟踪：精确估计并追踪多个目标在三维空间中的位置、速度、加速度等运动状态。
• 先进跟踪算法：核心算法融合了卡尔曼滤波进行状态估计，并支持最近邻数据关联(NNDA)与多假设跟踪(MHT)策略，以提高复杂场景下的关联准确性。
• 传感器数据融合：可处理三维点云数据及目标检测结果等多种形式的输入，提升系统的感知鲁棒性。
• 实时轨迹可视化：动态显示三维空间中目标的历史轨迹、当前状态及未来短时预测轨迹。
• 轨迹预测能力：基于当前状态对未来时刻的目标位置进行预测。
• 性能定量评估：自动计算跟踪精度指标（如RMSE）和跟踪连续性指标，生成评估报告。

使用方法

1. 配置输入参数：根据实际应用场景，准备或修改输入数据与参数，包括传感器原始数据（三维点云）、目标检测结果（边界框信息）、时间戳序列、传感器参数（位置、噪声协方差）以及系统参数（过程噪声矩阵、测量矩阵等）。
2. 运行主程序：在MATLAB环境中运行主程序脚本，系统将开始处理输入数据并执行跟踪流程。
3. 查看输出结果：程序运行完毕后，系统将输出目标轨迹信息、跟踪状态矩阵等数据。同时，三维轨迹动态显示图将自动呈现，性能指标报告也将被生成并保存。
4. 分析预测结果：可在可视化结果中观察目标的预测轨迹，并结合性能报告分析跟踪效果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必需工具箱：MATLAB基础安装，推荐具备Statistics and Machine Learning Toolbox以获得更佳性能。

文件说明

主程序文件集成了三维多目标跟踪系统的核心工作流程。其主要功能包括：系统初始化与参数配置、传感器数据的读取与解析、多目标跟踪算法（涵盖轨迹初始化、数据关联、状态预测与更新、轨迹管理）的执行循环、跟踪结果的可视化呈现（动态三维轨迹图），以及最终性能指标的计算与报告生成。该文件作为项目的顶层调度中心，协调各功能模块有序运行，完成从数据输入到结果输出的完整处理链路。