引言
在科技飛速發(fā)展的當(dāng)下，多目標(biāo)跟隨技術(shù)在眾多領(lǐng)域有著極為關(guān)鍵的應(yīng)用，像是自動(dòng)駕駛里車輛對(duì)周邊行人、車輛及障礙物的實(shí)時(shí)追蹤，智能監(jiān)控系統(tǒng)中對(duì)多個(gè)移動(dòng)物體的持續(xù)監(jiān)測(cè)，還有無(wú)人機(jī)編隊(duì)飛行時(shí)對(duì)各無(wú)人機(jī)位置與軌跡的把控等。雷達(dá)模塊作為多目標(biāo)跟隨技術(shù)的核心構(gòu)成部分，憑借其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、高效的多目標(biāo)跟隨提供了堅(jiān)實(shí)支撐。
雷達(dá)模塊工作原理剖析
雷達(dá)，本質(zhì)上是通過(guò)發(fā)射電磁波，并接收目標(biāo)反射回來(lái)的回波來(lái)開展工作的。在多目標(biāo)跟隨應(yīng)用里，常見的雷達(dá)模塊主要有毫米波雷達(dá)與激光雷達(dá)這兩種類型。
毫米波雷達(dá)工作于毫米波頻段，一般指頻率在 30GHz - 300GHz 的電磁波。其工作原理基于調(diào)頻連續(xù)波（FMCW）技術(shù)，即發(fā)射頻率隨時(shí)間呈線性變化的連續(xù)波信號(hào)。當(dāng)信號(hào)遇到目標(biāo)后，反射回來(lái)的回波與發(fā)射信號(hào)會(huì)產(chǎn)生頻率差，這個(gè)頻率差被稱作拍頻。通過(guò)對(duì)拍頻的精確測(cè)量與分析，能夠獲取目標(biāo)的距離信息。同時(shí)，借助多天線陣列技術(shù)，像 2 發(fā) 4 收的微帶天線陣列，利用不同天線接收到信號(hào)的相位差，還可以計(jì)算出目標(biāo)的角度信息。此外，依據(jù)多普勒效應(yīng)，回波信號(hào)頻率相對(duì)發(fā)射信號(hào)頻率的變化，能得出目標(biāo)的徑向速度信息。舉例來(lái)說(shuō)，在汽車自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中，毫米波雷達(dá)能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)周邊多個(gè)車輛的距離、角度與速度，為車輛的決策系統(tǒng)提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)，助力實(shí)現(xiàn)安全、高效的駕駛。
激光雷達(dá)則是利用激光束來(lái)探測(cè)目標(biāo)。它通過(guò)發(fā)射激光脈沖，并測(cè)量脈沖從發(fā)射到接收的時(shí)間間隔，以此確定目標(biāo)的距離。同時(shí)，借助旋轉(zhuǎn)或相控陣等掃描方式，激光雷達(dá)能夠獲取目標(biāo)在空間中的二維或三維坐標(biāo)信息。在對(duì)多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行跟隨時(shí)，激光雷達(dá)可以快速生成目標(biāo)周圍環(huán)境的點(diǎn)云圖，每個(gè)點(diǎn)代表目標(biāo)表面的一個(gè)反射點(diǎn)，包含距離、角度等豐富信息。例如，在智能安防監(jiān)控領(lǐng)域，激光雷達(dá)能夠精確跟蹤多個(gè)闖入者的位置與行動(dòng)軌跡，及時(shí)發(fā)出警報(bào)，保障區(qū)域安全。
多目標(biāo)跟隨中的關(guān)鍵技術(shù)
目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)
高分辨率成像技術(shù)：雷達(dá)模塊利用先進(jìn)的信號(hào)處理算法，實(shí)現(xiàn)高分辨率成像，讓目標(biāo)細(xì)節(jié)得以清晰呈現(xiàn)。以毫米波雷達(dá)為例，通過(guò)增加帶寬，能夠有效提升距離分辨率；采用更密集的天線陣列，可提高角度分辨率。如此一來(lái)，便能精準(zhǔn)區(qū)分多個(gè)近距離目標(biāo)，防止目標(biāo)混淆。
多通道信號(hào)處理技術(shù)：運(yùn)用多通道技術(shù)，雷達(dá)模塊能夠同時(shí)處理多個(gè)信號(hào)通道的數(shù)據(jù)。這極大增強(qiáng)了系統(tǒng)對(duì)多目標(biāo)的檢測(cè)能力，使雷達(dá)能夠在復(fù)雜環(huán)境中，同時(shí)檢測(cè)到多個(gè)不同位置、不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的目標(biāo)。比如，在城市交通環(huán)境下，多通道毫米波雷達(dá)可以同時(shí)檢測(cè)到前方道路上的汽車、行人、自行車等多種目標(biāo)。
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法：隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的迅猛發(fā)展，其在雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)中得到廣泛應(yīng)用。通過(guò)對(duì)大量包含不同目標(biāo)的雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建目標(biāo)檢測(cè)模型。這類模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)目標(biāo)的特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的快速、準(zhǔn)確檢測(cè)。像基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，在處理雷達(dá)回波數(shù)據(jù)時(shí)，能夠有效識(shí)別出不同類型的目標(biāo)，顯著提高檢測(cè)的準(zhǔn)確率與效率。
數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)
最近鄰算法：這是一種較為基礎(chǔ)且直觀的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法。它將當(dāng)前檢測(cè)到的目標(biāo)與已跟蹤目標(biāo)集合中距離最近的目標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。這里的距離度量可以是歐氏距離、馬氏距離等。在簡(jiǎn)單場(chǎng)景下，當(dāng)目標(biāo)數(shù)量較少且相互之間距離較遠(yuǎn)時(shí)，最近鄰算法能夠快速、有效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。不過(guò)，在復(fù)雜場(chǎng)景中，若存在多個(gè)距離相近的目標(biāo)，該算法可能會(huì)出現(xiàn)關(guān)聯(lián)錯(cuò)誤。
聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)（JPDA）算法：JPDA 算法充分考慮了多個(gè)檢測(cè)目標(biāo)與多個(gè)跟蹤目標(biāo)之間的所有可能關(guān)聯(lián)組合。它通過(guò)計(jì)算每個(gè)關(guān)聯(lián)組合的概率，來(lái)確定最優(yōu)的關(guān)聯(lián)方案。在多目標(biāo)密集的復(fù)雜環(huán)境中，JPDA 算法能夠顯著提高數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的準(zhǔn)確性，但由于需要計(jì)算大量的關(guān)聯(lián)組合，其計(jì)算復(fù)雜度較高，對(duì)計(jì)算資源要求苛刻。
多假設(shè)跟蹤（MHT）算法：MHT 算法針對(duì)每個(gè)檢測(cè)目標(biāo)，會(huì)生成多個(gè)可能的關(guān)聯(lián)假設(shè)，并對(duì)這些假設(shè)進(jìn)行持續(xù)跟蹤與評(píng)估。隨著新數(shù)據(jù)的不斷到來(lái)，逐步刪除不合理的假設(shè)，保留可能性較高的假設(shè)。該算法在處理目標(biāo)交叉、遮擋等復(fù)雜情況時(shí)表現(xiàn)出色，能夠有效提高多目標(biāo)跟蹤的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性，然而同樣面臨計(jì)算量較大的問(wèn)題。
目標(biāo)跟蹤算法
卡爾曼濾波算法：卡爾曼濾波是一種經(jīng)典的線性最小均方誤差估計(jì)方法。在雷達(dá)多目標(biāo)跟蹤中，它依據(jù)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)模型和雷達(dá)的觀測(cè)模型，對(duì)目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行遞歸估計(jì)。通過(guò)預(yù)測(cè)階段和更新階段的交替進(jìn)行，不斷修正目標(biāo)狀態(tài)的估計(jì)值，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤?？柭鼮V波算法計(jì)算效率高，在目標(biāo)運(yùn)動(dòng)較為平穩(wěn)的情況下，能夠取得良好的跟蹤效果。例如，在高速公路上，車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)相對(duì)穩(wěn)定，卡爾曼濾波算法可準(zhǔn)確跟蹤車輛的位置與速度。
擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）算法：當(dāng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型或觀測(cè)模型呈現(xiàn)非線性時(shí)，EKF 算法通過(guò)對(duì)非線性函數(shù)進(jìn)行一階泰勒展開，將其近似線性化，然后應(yīng)用卡爾曼濾波算法進(jìn)行處理。在實(shí)際多目標(biāo)跟隨場(chǎng)景中，許多目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)并非嚴(yán)格線性，如無(wú)人機(jī)在執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)時(shí)的飛行軌跡，EKF 算法能夠有效應(yīng)對(duì)這類非線性情況，提高跟蹤精度。
無(wú)跡卡爾曼濾波（UKF）算法：UKF 算法采用確定性采樣策略，通過(guò)選擇一組 Sigma 點(diǎn)來(lái)近似狀態(tài)分布。相較于 EKF 算法，UKF 算法在處理非線性問(wèn)題時(shí)精度更高，能夠更準(zhǔn)確地估計(jì)目標(biāo)狀態(tài)。在一些對(duì)跟蹤精度要求極高的場(chǎng)景，如軍事目標(biāo)跟蹤中，UKF 算法能發(fā)揮重要作用，為決策提供更可靠的數(shù)據(jù)支持。
應(yīng)用場(chǎng)景展現(xiàn)
自動(dòng)駕駛領(lǐng)域
在自動(dòng)駕駛汽車中，雷達(dá)模塊的多目標(biāo)跟隨技術(shù)至關(guān)重要。毫米波雷達(dá)與激光雷達(dá)相互配合，實(shí)時(shí)檢測(cè)車輛周圍的其他車輛、行人、交通標(biāo)志及障礙物等目標(biāo)。通過(guò)精準(zhǔn)跟蹤這些目標(biāo)的位置、速度與運(yùn)動(dòng)方向，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠提前做出決策，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)剎車、加速、轉(zhuǎn)向等操作，保障行車安全。例如，當(dāng)檢測(cè)到前方車輛突然減速或有行人橫穿馬路時(shí)，系統(tǒng)可迅速做出反應(yīng)，避免碰撞事故的發(fā)生。據(jù)統(tǒng)計(jì)，配備先進(jìn)雷達(dá)多目標(biāo)跟隨系統(tǒng)的自動(dòng)駕駛車輛，事故發(fā)生率顯著降低，為未來(lái)智能交通的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
智能安防監(jiān)控領(lǐng)域
在智能安防監(jiān)控系統(tǒng)里，雷達(dá)模塊可與攝像頭等其他傳感器協(xié)同工作。雷達(dá)負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)檢測(cè)監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的多個(gè)移動(dòng)物體，無(wú)論白天黑夜、天氣狀況如何，都能穩(wěn)定工作。一旦檢測(cè)到目標(biāo)，便將目標(biāo)信息傳遞給攝像頭，引導(dǎo)攝像頭進(jìn)行精準(zhǔn)跟蹤拍攝。這一技術(shù)在大型商場(chǎng)、機(jī)場(chǎng)、停車場(chǎng)等人員密集場(chǎng)所應(yīng)用廣泛，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常行為，如闖入、徘徊等，為安保人員提供準(zhǔn)確線索，有效提升安防監(jiān)控的效率與可靠性。
無(wú)人機(jī)編隊(duì)飛行領(lǐng)域
對(duì)于無(wú)人機(jī)編隊(duì)飛行，保持各無(wú)人機(jī)之間的相對(duì)位置與隊(duì)形至關(guān)重要。雷達(dá)模塊通過(guò)多目標(biāo)跟隨技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)編隊(duì)中每架無(wú)人機(jī)的位置與姿態(tài)。當(dāng)有無(wú)人機(jī)出現(xiàn)位置偏差時(shí)，系統(tǒng)能夠迅速調(diào)整其飛行參數(shù)，確保編隊(duì)飛行的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性。在一些大型表演或測(cè)繪任務(wù)中，無(wú)人機(jī)編隊(duì)需要按照預(yù)定軌跡精確飛行，雷達(dá)模塊的多目標(biāo)跟隨技術(shù)為其提供了有力保障，使無(wú)人機(jī)編隊(duì)能夠高效、安全地完成任務(wù)。
雷達(dá)模塊在多目標(biāo)跟隨領(lǐng)域已取得顯著成果，并在眾多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。隨著技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，它將為各行業(yè)的智能化發(fā)展提供更強(qiáng)大的支持。
