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車燈自動(dòng)控制算法的光斑跟蹤

多目標(biāo)跟蹤對(duì)于車燈自動(dòng)控制算法（AHC）是一項(xiàng)重要的任務(wù)。由于光斑小而密集的存在，且嵌入式平臺(tái)的計(jì)算能力有限，因此多目標(biāo)跟蹤具有挑戰(zhàn)性。跟蹤方法在保證準(zhǔn)確的同時(shí)，計(jì)算效率應(yīng)當(dāng)高。結(jié)合興趣點(diǎn)跟蹤和位置跟蹤的概念，提出了一種新型的多目標(biāo)跟蹤方法。在興趣點(diǎn)跟蹤中，利用了基于特征的外觀跟蹤點(diǎn)；而位置跟蹤則利用運(yùn)動(dòng)學(xué)特征跟蹤。興趣點(diǎn)跟蹤方法采用特征集，該特征集包括熟知的基于特征的外觀和新穎的亮點(diǎn)環(huán)境特征。使用基于搜索方法的遺傳算法而更集中過濾出該特征集。用一種高效的計(jì)算方法將從這些特征中得到的信息與運(yùn)動(dòng)特征結(jié)合起來。這種融合的信息用于跟蹤光斑。該方法提高了65%的跟蹤率，并在如車輛俯仰等情況下顯示了更好的性能，提高了系統(tǒng)性能。

結(jié)合從興趣點(diǎn)跟蹤中獲知的基于外觀的關(guān)聯(lián)和基于預(yù)測(cè)點(diǎn)位置及大小的基本跟蹤系統(tǒng)關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)了一種新的跟蹤-數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法。對(duì)于基于外觀的關(guān)聯(lián)，生成了點(diǎn)跟蹤和光斑檢測(cè)候選特征向量。為了保證運(yùn)行時(shí)的低要求，用特征選擇來保持特征數(shù)量較少，因此采用了遺傳算法。該算法基于大量的現(xiàn)有特征和新特征來決定最優(yōu)的特征向量。

為了解決特殊情況下的關(guān)聯(lián)問題，開發(fā)一個(gè)新的環(huán)境特征，該特征抓住了不同光斑候選之間的相互位置。特征選擇表明，這種新特征對(duì)系統(tǒng)做了非常有價(jià)值的補(bǔ)充。為了將基于關(guān)聯(lián)的特征集成到系統(tǒng)，開發(fā)了一種將基于關(guān)聯(lián)的新特征和基于關(guān)聯(lián)的已有過濾器結(jié)合在一起的融合算法。通過使用新方法,跟蹤錯(cuò)誤的數(shù)量減少了2/3。

Jittu Kurian et al. Proceedings of the 16th International IEEE Annual Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2013), The Hague, The Netherlands-October 6-9, 2013.

編譯：王欣欣