Sensor Fusion and Tracking Toolbox 入門

マルチセンサー追跡および測位システムの設計、シミュレーション、テスト

Sensor Fusion and Tracking Toolbox™ には、複数のセンサーからのデータを融合して状況認識や位置推定を維持するシステムを設計、シミュレート、検証、展開するためのツールが付属しています。参照例を基にして、監視および自律システム (航空機搭載、衛星搭載、地上設置型、艦載、水中システムなど) 向けにマルチオブジェクト追跡やセンサーフュージョン開発を行うことができます。

アクティブ/パッシブレーダー、ソナー、LiDAR、EO/IR、IMU、GPS など、実際のセンサーのデータを融合することができます。追跡アルゴリズムをさらにテストするために、シミュレーション環境とセンサーモデルを使用できます。ツールボックスには、OSPA や GOSPA などのパフォーマンスメトリクスの追跡を使用してさまざまなフュージョンアーキテクチャを評価および検証するためのマルチオブジェクトトラッカーと推定フィルターも含まれています。

このツールボックスは、シミュレーションの高速化、ラピッドプロトタイピング、または展開用に C/C++ コード生成をサポートしています。

チュートリアル

ツールボックスの規則

方向、位置、および座標の規則
空間表現と座標系に関するツールボックスの規則について説明する。

トラッキングシナリオおよびセンサー

Tracking Simulation Overview
You can build a complete tracking simulation using the functions and objects supplied in this toolbox. The workflow for sensor fusion and tracking simulation consists of three (and optionally four) components. These components are
Simulate Radar Detections
Simulate target detections by radar sensors.

慣性センサーフュージョン

Model IMU, GPS, and INS/GPS
Model combinations of inertial sensors and GPS.

推定フィルター

Introduction to Estimation Filters
General review of estimation filters provided in the toolbox.

マルチオブジェクトの追跡

Introduction to Multiple Target Tracking
Introduction to assignment-based multiple target trackers.

メトリクスと可視化

Introduction to Tracking Metrics
While designing a multi-object tracking system, it is essential to devise a method to evaluate its performance against the available ground truth. This ground truth is typically available from a simulation environment or by using techniques like ground-truth extraction using manual or automated labeling on recorded data. Though it is possible to qualitatively evaluate a tracking algorithm using visualization tools, the approach is usually not scalable. This example introduces different quantitative analysis tools in Sensor Fusion and Tracking Toolbox™ for assessing a tracker's performance. You will also use some common events like false tracks, track swaps etc. encountered while tracking multiple objects to understand the strengths and limitations of these tools.
Use theaterPlot to Visualize Tracking Scenario
This example shows how to use the theaterPlot object to visualize various aspects of a tracking scenario.

注目の例

Introduction to Tracking Scenario and Simulating Sensor Detections

Introduces how to generate synthetic radar detections in a tracking scenario that simulates target motion and sensor detections. Specifically, this example shows:

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Design and Simulate Tracking Scenario with Tracking Scenario Designer

Use trackingScenarioDesigner with an existing session file. Using the application, you can add, modify, or remove platforms, monostatic radar sensors, and trajectories of all objects in the scenario. You can also export the scenario as a MATLAB script for further analysis.

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Scanning Radar Mode Configuration

Model different radar scan modes using the fusionRadarSensor. This example shows how to configure the fusionRadarSensor for several commonly used radar scan modes. With this model, you can simulate radars which mechanically scan, electronically scan, and which use both mechanical and electronic scanning. The scan limits in azimuth and elevation are configurable for both mechanical and electronic scan modes.

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Estimate Orientation Through Inertial Sensor Fusion

Use 6-axis and 9-axis fusion algorithms to compute orientation. There are several algorithms to compute orientation from inertial measurement units (IMUs) and magnetic-angular rate-gravity (MARG) units. This example covers the basics of orientation and how to use these algorithms.

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Tracking Maneuvering Targets

Track maneuvering targets using various tracking filters. The example shows the difference between filters that use a single motion model and multiple motion models.

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Automatically Tune Tracking Filter for Multi-Object Tracker

Tune a tracking filter and improve the tracking performance of the tracker.

R2022b 以降
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トゥルースデータの解析とトゥルースモデルの定義

この例では、記録されたトゥルースデータを解析してトゥルースオブジェクトの運動をモデル化し、トゥルースオブジェクトを追跡するフィルターを構成する方法を示します。

R2024a 以降
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Convert Detections to objectDetection Format

These examples show how to convert actual detections in the native format of the sensor into objectDetection objects. objectDetection is the standard input format for most tracking filters and trackers in the toolbox. The six examples progressively show how to set up objectDetection with varied tracking scenarios.

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Tuning a Multi-Object Tracker

Tune and run a tracker to track multiple objects in the scene. The example explains and demonstrates the importance of key properties of the trackers in the Sensor Fusion and Tracking Toolbox.