证据理论与模糊数学驱动的车辆道路追踪关联决策优化

本文主要探讨了道路条件下车辆跟踪的多目标数据关联与决策问题。在实际应用中，如自动驾驶、交通监控等领域，对车辆等移动目标的实时跟踪是一个关键挑战。传统的数据关联方法可能存在误匹配或漏识别的问题，特别是在复杂道路环境中，例如车辆频繁出现遮挡、多路径传播等因素。 作者提出了一个结合证据理论（Evidence Theory）和模糊数学的新型数据关联方法。证据理论是一种处理不确定性信息的有效工具，它将不确定的信息视为证据，并通过证据合成规则来整合和量化不同信息源之间的支持程度。模糊数学则用于处理模糊性，能够适应实际测量中的不精确性和噪声，这在车辆跟踪中尤为重要，因为传感器数据往往存在误差。 具体步骤上，该方法首先利用模糊逻辑确定每个测量与目标航迹之间的mass函数，这是一种概率表示方式，用来量化测量与目标关联的可能性。然后，通过证据合成规则构建信度函数阵，这个阵列反映了不同证据之间的相对可信度。最后，依据最大信度原则，即选择具有最高信度值的关联关系，作为最终的数据关联决策。 通过蒙特卡洛仿真（Monte Carlo simulation），这种方法展现出优良的性能，相比于传统的最近邻方法，它显著提高了正确数据关联的概率。这意味着在复杂的道路环境中，该方法能够更准确地连接目标航迹与测量数据，从而提升跟踪系统的整体性能和鲁棒性。 这篇文章提供了一种创新的数据关联策略，它有效地融合了证据理论的推理能力和模糊数学的处理模糊性的优势，对于提升道路条件下的车辆跟踪系统精度具有重要意义。对于从事类似研究或实际应用的工程师和技术人员来说，这是一种值得深入理解和借鉴的技术。