基于卡尔曼滤波的道路目标检测与跟踪研究

资 源 简 介

基于卡尔曼滤波的道路目标检测与跟踪研究

详 情 说 明

卡尔曼滤波是一种经典的递归状态估计算法，特别适用于存在噪声干扰的动态系统。在道路目标检测与跟踪领域，它通过预测和更新两个核心步骤，实现对车辆、行人等运动目标的连续状态估计。

传统的单一卡尔曼滤波器可能难以应对目标运动模式的突变（如急转弯、加减速）。为此，交互多模（IMM）算法被引入：它通过并行运行多个不同动态模型的卡尔曼滤波器（如匀速模型、匀加速模型），结合模型概率权重计算，动态选择最优估计结果。这种设计显著提升了复杂交通场景下的跟踪鲁棒性。

实际应用中，系统首先通过视觉或激光雷达检测道路目标，初始化其位置和速度信息；随后IMM框架下的卡尔曼滤波持续预测目标轨迹，并通过传感器观测值修正预测误差。关键技术挑战包括模型切换的平滑性处理，以及观测噪声与实际运动不确定性的平衡优化。

该方法的优势在于计算效率高、适合实时处理，但需注意模型参数（如过程噪声协方差）的合理标定。未来可结合深度学习提升目标运动模式的自动识别能力。