智能无人系统的传感器融合与跟踪

自主系统是学界、政府机构和众多行业关注的焦点。这些系统包括满足各种NHTSA自主水平的道路车辆；能够自主飞行和远程驾驶的消费级四轴飞行器，用于包裹运送、飞行出租车；以及用于救灾和太空探索的机器人。

在本次演讲中，将为您展示如何设计、仿真和分析能融合多传感器数据的系统，并以此保持位置、方向及进行态势感知。通过融合多传感器数据，您可以确保获得比依赖单个传感器获得更好的结果。

我们将探讨几个自主系统示例，向您展示如何：

• 定义轨迹并创建多平台场景
• 模拟惯性和GPS传感器的测量结果
• 使用传感器模型生成目标检测清单
• 设计多目标跟踪器以及融合与定位算法
• 基于实际和合成数据，评估系统准确性和性能指标