【滤波跟踪】基于毫米波雷达点云数据，通过 “DBSCAN去噪→聚类→卡尔曼滤波跟踪的流程实现单目标跟踪附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布

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基于毫米波雷达点云数据，通过 “去噪→聚类→卡尔曼滤波跟踪” 的流程实现单目标跟踪，核心逻辑清晰但存在部分待完善模块（如目标丢失处理、聚类鲁棒性不足）。以下从代码功能拆解、现存问题及针对性优化方案三方面展开说明：

代码按 “数据加载→预处理→跟踪→可视化→保存” 的流程执行，各模块功能与关键函数如下表所示：

模块	核心功能	关键代码 / 函数	输入输出
环境与参数初始化	设定路径、跟踪维度、算法参数	`param_denoise` 、`epsilon`（DBSCAN）、`param_kf`	输出：去噪阈值、聚类参数、卡尔曼滤波参数
数据加载与去噪	加载雷达点云 txt 文件，过滤静态点与超量程点	`importdata()` 、`point_cloud_denoise.m`	输入：单帧点云数据；输出：去噪后的点云`frame_clean`
目标聚类	从去噪点云中分割目标，剔除噪声簇	`DBSCAN()` 、`cluster_idx_arranege()`	输入：点云 X-Y 坐标、DBSCAN 参数；输出：目标点云`frame_obj`
边界框与质心计算	确定目标空间范围，提取跟踪中心点	`min/max()` 、`calcCentroid()`	输入：目标点云；输出：边界框参数、跟踪点`det_loc`
卡尔曼滤波跟踪	基于检测点更新目标状态，输出跟踪结果	`KF_step()` 、`getDefaultKFParameters()`	输入：检测点`det_loc`、滤波参数；输出：跟踪点`kf_loc`
可视化与结果保存	显示目标 3D 检测与 2D 轨迹，保存跟踪数据	`gscatter3()` 、`plotTraj()`、`save()`	输入：检测 / 跟踪数据；输出：轨迹图、`traj.mat`文件

目标丢失后无恢复机制
：当去噪点云数量＜4 或聚类无有效目标时（isDetected=false），det_loc设为 NaN，卡尔曼滤波仅输出 NaN 而不进行 “状态外推”，导致轨迹中断且无法恢复。
DBSCAN 聚类鲁棒性不足
：聚类仅依赖 X-Y 坐标，未考虑雷达点云的多普勒速度（第 7 列）或功率（第 8-9 列），目标与背景点云密度接近时易误分割；且epsilon和MinPts为固定值，无法适应不同场景（如目标远近导致的点云密度变化）。
去噪模块功能单一
：point_cloud_denoise.m仅过滤静态点与超量程点，未处理 “动态噪声”（如雷达杂波、孤立干扰点），噪声点易被聚类为伪目标。
卡尔曼滤波参数固定
：param_kf中的运动噪声（motionNoise）和测量噪声（measurementNoise）为经验值，未根据目标运动状态（如匀速 / 变加速）动态调整，跟踪变加速目标时误差较大。
可视化信息不足
：仅显示跟踪轨迹，未叠加 “检测点与跟踪点的偏差”“目标丢失标记” 等关键信息，难以直观评估跟踪精度。