[发明专利]一种多车辆目标跟踪的航迹管理方法及系统、车辆

权利要求书

1.一种多车辆目标跟踪的航迹管理方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，采集自车周围的其它交通参与目标的传感器原始数据；

步骤2，将步骤1中的传感器原始数据解析成目标数据；

步骤3，从步骤2的所述目标数据中提取当前时刻的检测目标；

步骤4，接收前一时刻的航迹，并进行一步预测后的预测航迹；

步骤5，关联步骤3中提取出来的检测目标和步骤4)中接收到的前一时刻预测航迹，得到关联数据，其中，该关联数据包括关联成功的检测目标及与该检测目标关联成功的航迹、关联失败的检测目标、以及关联失败的航迹；

步骤6，根据步骤5得到的关联数据中的关联失败检测目标，新生成与关联失败检测目标相对应的航迹以及初始化新生成的航迹中的置信度状态，并输出新生成的航迹，其中：新生成航迹以关联失败检测目标为起始点；

步骤7，根据步骤5得到的关联数据中的关联成功的检测目标及与该检测目标关联成功的航迹，更新该与该检测目标关联成功的航迹中的速度、位置、航迹时长和置信度状态，并输出更新后的航迹；

步骤8，根据步骤5得到的关联数据中的关联失败的航迹，更新关联失败的航迹的置信度状态，并根据更新后的置信度状态输出未删除的当前时刻的航迹；

步骤9，根据步骤6、步骤7中以及步骤8输出的各当前时刻航迹，进行一步预测，得到当前时刻的预测航迹，返回步骤4；

步骤10，输出步骤9得到的当前时刻预测航迹中的置信度状态为成熟且重要的航迹。

2.如权利要求1所述的多车辆目标跟踪的航迹管理方法，其特征在于，航迹的置信度状态的辨识框架为Θ＝{N，MI，MU，E}，其中，N表示新的航迹状态，MI表示成熟且重要的航迹状态，MU表示成熟但不重要的航迹状态，E表示需要删除的航迹状态；对于Θ的任意一个非空子集A，即定义其基本置信度分配为m^Θ(A)，表示对命题A的精确信任程度，满足m^Θ(A)≥0，且

步骤6具体包括如下步骤：

步骤61，接收步骤5得到的关联数据中的关联失败检测目标并以其作为第一帧数据生成新的航迹T^k，k表示当前时刻；

步骤62，基于D-S证据理论，初始化步骤61中生成的新的航迹T^k的置信度状态；和

步骤63，输出经由步骤62初始化置信度状态后的新生成的航迹；

其中，步骤62具体包括：

步骤621，使步骤61中生成的新的航迹T^k的命题N的基本置信度分配不小于第一阈值，命题E的基本置信度分配不大于第二阈值；

步骤622，基于目标重要性判断规则，初始化步骤61中生成的新的航迹T^k的命题MI的基本置信度分配以及命题MU的基本置信度分配的值，并使步骤621)中的以及步骤622)中的满足