Rozproszony system wyznaczania trajektorii poruszających się obiektów

• Autorzy: Kowalczuk Z. , Domżalski M.

Warianty tytułu

EN

Distributed tracking system for trajectories estimation of moving objects

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy rozważa się problem śledzenia trajektorii poruszających się obiektów przy użyciu rozproszonego systemu śledzenia. W systemie takim trajektoria poruszającego się obiektu jest wyznaczana przez grupę lokalnych estymatorów. Każdy z tych estymatorów korzysta z filtru Kalmana i danych z pojedynczego źródła w celu określenia trajektorii obiektu. Następnie wyznaczone trajektorie przesyłane są do systemu centralnego, gdzie następuje ich fuzja, czyli proces określania na podstawie trajektorii lokalnych jednej, potencjalnie najdokładniejszej trajektorii centralnej.

EN

This paper considers the problem of tracking moving objects using a distributed multi-sensor system. In such a system a trajectory of a moving object is estimated by a group of local estimators. Each local estimator utilizes a Kalman filter and data from a single source to determine a local trajectory of the object. Computed trajectories are sent to a central processor, which performs data fusion, i.e. combines trajectories from multiple local estimators so as to obtain an optimal trajectory, representing possibly best estimates of the kinematics states of the objects.

Słowa kluczowe

PL

wyznaczanie trajektorii; estymacja stanu; filtracja Kalmana; wiele źródeł danych; rozproszone systemy śledzenia

EN

tracking systems; state estimation; Kalman filters; multiple data sources; distributed tracking systems

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2008
• Tom: R. 54, nr 3
• Strony: 136--139
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys., wzory

Twórcy

autor

Kowalczuk Z.

autor

Domżalski M.

• Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki, Politechnika Gdańska,

Bibliografia

• [1] Y. Bar-Shalom, X.R. Li: Estimation and Tracking: Principles, Techniques, and Software. Artech House, Boston, MA, 1993.
• [2] Y. Bar-Shalom, X.R. Li: Multitarget-Multisensor Tracking: Principles and Techniques. CT:YBS Publishing, Storrs, 1995.
• [3] R. E. Kalman: A new approach to linear filtering and prediction problems. Transactions of the ASME, Journal of Basic Engineering, 82, pp. 34-45, March 1960.
• [4] D. Smith, S. Singh: Approaches to Multisensor Data Fusion in Target Tracking: A Survey. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 18(12):1696-1710, December 2006.
• [5] Z. Kowalczuk, M. DomZalski: Asynchronous distributed fusion for state estimation of dynamic objects. In: Proc. 11 th IEEE International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics, Miedzyzdroje, Poland, September 2005.
• [6] Z. Kowalczuk, M. Domżalski: Estimation of multiple trajectories in asynchronous distributed tracking systems. In: Proc. 13th IEEE IFAC International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics, Szczecin, Poland, September 2007.
• [7] X. R. Li: Optimal linear estimation fusion - Part VII: Dynamic systems. In: International Conference on Information Fusion, pp. 455-462, Cairns, Australia, July 2003.
• [8] X. R. Li, Y. M. Zhu, J. Wang, C. Z. Han: Optimal linear estimation fusion - Part I: Unified fusion rules. IEEE Transactions on Information Theory, 49(9): 2192-2208, September 2003.