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World File Search System目标跟踪
如何读取脱碳目标跟踪器
13基线年本列表示银行用来为煤炭部门设定其2030年脱碳目标的基线年。目标基础年份不得超过目标设定之前的两个完整报告。银行可以在设定进一步的目标或特殊经济环境的情况下和/或银行自身控制以外的数据质量问题的情况下，如果允许他们在大多数目标中使用相同的基准年和/或基本年度否则将是非典型的，则将长达四年。银行应在这种情况下提供理由。
编队控制无人直升机移动目标跟踪障碍和维护连接F. Ghaderi，A。Toloei *部门 *部门
这项研究涉及无人直升机的控制，强调形成控制，目标跟踪，避免障碍和连续性维护。该研究采用终端滑动模式控制（TSMC）来调节直升机的位置和态度，而通用的预测控制（GPC）策略则用于通过领导者追随者的方法来形成控制。使用人工电位（APF）方法实现避免障碍物。仿真结果表明，在六个不同的任务中，快速收敛时间不到三秒钟，这表明直升机在保持静态障碍和动态障碍的同时保持其形成的能力。最初的三个任务涉及在三角形形成中组织的三架直升机，成功地避免了障碍物并以低于1％的错误率保持连续性。随后的三个任务，涉及五架五角形配置的五架直升机，类似地说明了有效的导航和动态目标跟踪。值得注意的是，领导直升机始终跟踪静态和动态目标，以确保形成的完整性。这项研究通过探索多代理直升机操作和障碍物遍历的复杂性来促进该领域，从而强调了在动态场景中保持连通性和形成的关键重要性。这些发现强调了拟议的控制策略的有效性，为包括军事和民用领域在内的各个部门的未来应用提供了宝贵的见解。
一种用于动态目标跟踪的新型MPC公式，搜索和救援机器人的面积覆盖率增加
抽象机器人越来越多地部署用于搜索和救援（SAR），以加快灾难后救出受害者的救助。这些机器人需要有效的任务计划方法，以确定时间和空间良好的轨迹，在处理不确定性的同时，将它们更快地转移到了（移动）受害者的同时。模型预测控制（MPC）是一种有效的基于优化的控制方法，用于沿着由高级控制器确定的参考轨迹引导机器人。直接通过MPC直接确定机器人的轨迹具有优化多个SAR标准的优势，同时处理约束。因此，当没有提供参考轨迹时，我们为室内SAR机器人提供了一种基于MPC的路径计划方法，该方法允许机器人系统地追逐移动的受害者。所提出的方法结合了面向目标的和面向覆盖的搜索，并通过部署基于强大的管子的MPC公式，可以系统地处理环境不确定性。此外，我们通过采用现有的疏散模型来对受害者的MPC运动进行建模。我们使用凉亭，MATLAB和ROS提出了一个案例研究，其中评估了所提出的MPC控制器的性能与四种最新方法（两种基于MPC和A*的目标方法和两种针对面积覆盖的启发式算法的方法）。结果表明，尽管对不确定性进行了强大的努力，但我们的总体方法在受害者发现，区域覆盖范围和任务时间方面总体上优于其他方法。
基于无人机遥感摄像机与类脑计算芯片的实时智能运动目标跟踪
基于无人机的运动目标跟踪技术被广泛应用于自动巡检、应急处置等诸多领域。现有的运动目标跟踪方法通常存在计算量大、跟踪效率低的问题。受限于无人机平台的算力，基于无人机平台采集的视频数据对多目标进行实时跟踪分析是一项艰巨的任务。本文提出了一种针对无人机实时跟踪任务的带记忆的特定目标滤波跟踪（TSFMTrack）方法，该方法包括用于捕捉目标外观特征的轨迹滤波模块（TFM）和用于每帧边界框关联的轨迹匹配模块（TMM）。通过在流行的MOT和UAV跟踪数据集上与其他SOTA方法的实验比较，TSFMTrack在准确性、计算效率和可靠性方面表现出明显的优势。并且将TSFMTrack部署在类脑芯片Lynchip KA200上，实验结果证明了TSFMTrack在边缘计算平台上的有效性以及适合无人机实时跟踪任务。
一种基于雷达-光电联动控制的多传感器协同探测目标跟踪方法
摘要。雷达是跟踪目标的常用手段，在敌方主动干扰下，常常会导致目标失去跟踪，从而造成雷达失去对目标的连续跟踪。为提高跟踪效果，建立了一种基于雷达光电联动控制的多传感器协同探测目标跟踪方法。研究以雷达光电联动、恒速度(CV)、恒加速度(CA)和电流统计模型(CSM)作为运动目标的数学模型，针对不同运动状态下的目标，以及单传感器电子支援措施(ESM)和多传感器电子支援措施(ESM)、红外搜索与跟踪(IRST)，对比了改进的交互式多模型(IMM)和标准IMM。研究结果表明，在变速运动中，采用改进的IMM算法和多传感器进行目标跟踪，目标的方位角和仰角跟踪误差较小，可以有效解决CV、CA等运动模式转换过程中模型失配的问题。方位角和俯仰角图像曲线波动较小,稳定性较高,该方法可以取得较好的跟踪效果。
利用李群进行多目标跟踪的几何方法
第 1 章 简介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .................................................................................................................................................................................. 16 1.1.4 李群 .................................................................................................................................................................................................. 18 1.2 跟踪算法 .................................................................................................................................................................................. 19 1.2.1 最近邻滤波器 .................................................................................................................................................................. 19 1.2.1 最近邻滤波器 .................................................................................................................................................................. 19 . . . 19 1.2.2 全局最近邻滤波器. . . . . . . . . . . 19 1.2.3 概率数据关联滤波器. . . . . . . . . . . 20 1.2.4 联合概率数据关联滤波器. . . . . . . . . . 20 1.2.5 多重假设跟踪. . . . . . . . . . . . 21 1.2.6 概率多假设跟踪器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
多目标跟踪和检测，融合 RADAR 和 AIS...
为了安全航行，自主船舶应该能够跟踪其他船舶和障碍物的位置和运动，这就涉及多目标跟踪问题。此外，雷达和自动识别系统 (AIS) 是两种常用于跟踪海上目标的船上传感器。在自主航行中，这两种传感器的融合利用互补信息并处理冲突数据，变得越来越重要。然而，由于多目标跟踪方法不成熟，当某些单个传感器漏检或两个传感器之间发生冲突时，很难系统地讨论融合问题。随着新的多目标跟踪方法的提出，本文首先提出了一种基于最新的随机有限集 (RFS) 滤波器——泊松多伯努利混合 (PMBM) 滤波器的 RADAR 和 AIS 顺序测量级融合方法。本文对使用顺序融合和单独使用传感器信息的性能进行了比较。然后将基于 PMBM 滤波器的 RADAR 和 AIS 顺序融合应用于实际海事案例。给出了跟踪结果并分析了性能。
文章：在 GPS 受限环境下基于无人机目标跟踪的协作式 Visual-SLAM 系统：以目标为中心的方法
摘要：使用无人机 (UAV) 自主跟踪动态目标是一个具有挑战性的问题，在许多场景中都有实际应用。在这种情况下，必须解决的一个基本方面与空中机器人和目标的位置估计有关，以控制飞行编队。对于非合作目标，必须使用机载传感器估计其位置。此外，为了估计无人机的位置，全球位置信息可能并不总是可用的（GPS 拒绝环境）。这项工作提出了一种基于视觉的合作 SLAM（同步定位和地图绘制）系统，该系统允许一组空中机器人自主跟踪在 GPS 拒绝环境中自由移动的非合作目标。这项工作的贡献之一是提出并研究使用以目标为中心的 SLAM 配置来解决估计问题，这与众所周知的以世界为中心和以机器人为中心的 SLAM 配置不同。从这个意义上讲，所提出的方法得到了广泛非线性可观测性分析所获得的理论结果的支持。此外，还提出了一种控制系统，用于保持无人机相对于目标的稳定飞行编队。在这种情况下，使用 Lyapunov 理论证明了控制律的稳定性。通过大量计算机模拟，所提出的系统显示出可能优于其他相关方法。
基于无人机的 GPS 拒绝环境中目标跟踪的协作 Visual-SLAM 系统：以目标为中心的方法
摘要：使用无人机 (UAV) 自主跟踪动态目标是一个具有挑战性的问题，在许多场景中都有实际应用。在这种情况下，必须解决的一个基本方面与空中机器人的位置估计和控制飞行编队的目标有关。对于非合作目标，必须使用机载传感器估计其位置。此外，对于估计无人机的位置，全球位置信息可能并不总是可用的（GPS 拒绝环境）。这项工作提出了一种基于视觉的合作 SLAM（同步定位和地图绘制）系统，该系统允许一组空中机器人自主跟踪在 GPS 拒绝环境中自由移动的非合作目标。这项工作的贡献之一是提出并研究使用以目标为中心的 SLAM 配置来解决与众所周知的以世界为中心和以机器人为中心的 SLAM 配置不同的估计问题。从这个意义上说，所提出的方法得到了从广泛的非线性可观测性分析中获得的理论结果的支持。此外，还提出了一种控制系统，用于保持相对于目标的稳定无人机飞行编队。在这种情况下，使用 Lyapunov 理论证明了控制律的稳定性。通过采用大量计算机模拟，所提出的系统显示出可能优于其他相关方法。
人类和机器视觉中的多目标跟踪
在日常活动中，人类能够随时跟踪多个物体——例如，我们可以在驾驶汽车的同时监视障碍物、行人和其他车辆。过去的一些研究已经调查了人类如何同时跟踪目标以及他们使用的基本行为和神经机制。与此同时，计算机视觉研究人员提出了不同的算法来自动跟踪多个目标。这些算法可用于视频监控、团队运动分析、视频分析、视频摘要和人机交互。尽管人工智能中存在几种有效的受生物启发的算法，但是计算机视觉算法很少模仿人类的多目标跟踪 (MTT) 能力。在本文中，我们回顾了神经科学中的 MTT 研究和计算机视觉中受生物启发的 MTT 方法，并讨论了它们如何相互补充。