[发明专利]多目标对象跟踪方法、执行该方法的设备和计算机程序

权利要求书

1.一种多目标对象跟踪方法，其中，待跟踪的可移动的对象被投影到栅格地图（K）上，所述栅格地图具有栅格单元（F），其中，所述方法具有以下的在每个时间步中待实施的步骤：

借助速度转移分布P(V|V-)对于下一时间步计算速度分布（P(V)），所述速度转移分布说明，分配给有关的栅格单元的对象如何基于先前的速度分布P(V-)来从一个时间步运动到下一个时间步；

对于每个所述栅格单元（F），根据所述速度分布P(V)计算转移概率信息（P(T)），所述转移概率信息对于每个栅格单元（F）中的对象说明通过有关的所述对象到达可能的另外的栅格单元（F）的概率，

基于所述转移概率信息P(T)对于下一时间步计算每个栅格单元（F）的占用概率P(O)；

根据所述栅格单元（F）的所述占用概率来运行系统。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，最初提供每个栅格单元（F）的占用概率P(O)和速度分布P(V)。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，对于每个栅格单元（F）根据所提供的大纲、借助经训练的神经网络以及借助多元高斯模型来计算速度转移分布P(V|V-)。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述速度转移分布（P(V|V^-)）借助相邻速度转移分布、通过使用所述多元高斯模型、由从所述速度转移分布（P(V|V^-)）确定的加速度分布来确定，其中所述相邻速度转移分布借助所述神经网络来获得。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，对于所观察的栅格单元（F）确定所述速度转移分布，其方式是：

由所述相邻速度转移分布通过差形成来确定加速度分布；

所述加速度分布借助所述多元高斯模型来扩展到栅格单元的区域上，并且对于位于所述所观察的栅格单元（F）周围的栅格单元（F）来被离散化；和

在位于所述所观察的栅格单元周围的所述栅格单元（F）中由经扩展的所述加速度分布对于下一时间步确定所述速度分布（P(V)）。

6.根据权利要求3至5中任一项所述的方法，其中，提供所述神经网络，其方式为：

提供关于在一个或多个训练环境中在多个时间步期间栅格单元（F）的占用的测量数据，所述一个或多个训练环境通过一个或多个训练大纲来描述，

对于每个栅格单元（F）确定相邻的栅格单元（F）的占用的每个组合的频率，所述频率分别说明，如何频繁地满足条件：确定的相邻的栅格单元（F）在先前的时间步中被占用，所述所观察的栅格单元（F）在当前的时间步中被占用，并且确定的相邻的栅格单元（F）在下一时间步中被占用；

由所述栅格单元中的每一个栅格单元的所述频率确定概率，以便获得训练-相邻速度转移分布；

借助所述训练-相邻速度转移分布以及所述一个或多个训练大纲来训练所述神经网络、尤其卷积神经网络。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，根据预给定的所述大纲和经训练的所述神经网络来对预给定的局部环境的所述栅格地图（K）的每个栅格单元（F）的所述相邻速度转移分布建模。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，所述测量说明在当前的时间步中所述栅格单元（F）中的一个或多个栅格单元的占用和/或速度，其中，基于所述测量来校正所述占用概率P(O)。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中，根据所述栅格单元（F）的所述占用概率执行机器人的控制。