基于毫米波雷达的目标追踪系统
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmWave_radar_tracking 本项目是一个基于毫米波雷达数据的目标追踪系统，采用卡尔曼滤波算法实现高效的目标状态估计。系统能够处理从Texas Instruments毫米波雷达传感器（特别是AWR6843型号）采集的点云数据，用于估计场景中人员的位置和速度状态。
系统架构与流程
整个项目采用模块化设计，主要包含以下几个核心处理阶段：
数据预处理阶段：系统首先对原始毫米波雷达数据进行去噪处理，移除静态点和超出范围的点，为后续处理提供干净的数据输入。
目标检测阶段：使用DBSCAN聚类算法对去噪后的点云数据进行聚类分析，识别出不同的目标对象。该阶段能够自动检测场景中的多个目标并计算其中心位置。
目标追踪阶段：采用卡尔曼滤波算法对检测到的目标进行状态估计和预测，实现连续帧之间的目标关联和轨迹跟踪。
核心功能模块
多目标追踪（MOT）
多目标追踪模块位于 main_MOTracking.m，支持同时追踪场景中的多个移动目标。该模块具有以下特点：
- 支持2D和3D轨迹追踪
- 采用自适应参数调节的DBSCAN聚类算法
- 实现目标检测与轨迹的关联匹配
- 支持目标状态的动态更新和管理
单目标追踪（SOT）
单目标追踪模块位于 main_SOTracking.m，专注于单个目标的精确追踪：
- 简化处理流程，提高追踪精度
- 优化的参数配置针对单目标场景
- 实时显示目标边界框和轨迹
数据处理流程
系统处理的数据格式包含丰富的雷达测量信息：
- X、Y、Z坐标位置
- 距离、方位角、仰角信息
- 多普勒速度测量
- 信号功率和时间戳
工具函数库
项目提供了丰富的工具函数，位于 utils/ 目录下：
DBSCAN.m- 密度聚类算法实现point_cloud_denoise.m- 点云去噪处理KF_tracking/- 卡尔曼滤波追踪相关函数- 各种可视化工具函数支持结果展示
应用场景
该系统适用于多种室内环境下的目标追踪应用：
人员监控与计数：在智能建筑、商场等场所进行人员流动监测 安防系统：实时检测和追踪异常移动目标 智能交通：车辆和行人的运动状态分析 工业自动化：生产线上的物体追踪和状态监测
技术特点
- 实时处理能力：优化的算法实现确保系统能够实时处理雷达数据
- 自适应参数调节：根据不同场景自动调整处理参数
- 多目标支持：能够同时处理多个移动目标的追踪任务
- 可视化界面：提供丰富的可视化工具，便于结果分析和调试
性能优化建议
根据项目说明，以下方面可以进一步提升系统性能：
- 采用更先进的去噪算法，考虑时空信息
- 优化聚类算法，提高重叠目标的识别能力
- 完善追踪策略，考虑更多特征信息
- 代码优化以降低计算成本和提高运行速度
该系统为毫米波雷达在目标追踪领域的应用提供了完整的解决方案，具有较高的实用价值和扩展性。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
