Pokročilé metody odhadu stavu v úloze sledování mnoha cílů

Název projektu anglicky
Advanced State Estimation for High Dimensional Multitarget Tracking
Anotace anglicky
Multitarget tracking is the backbone of any surveillance systems that monitor, e.g., aircraft in the vicinity of airports or cars and pedestrians in a vicinity of autonomous vehicles. In this proposal, the stress is laid on unitilisation of reliable grid-based state estimation algorithms in state-of-the-art random finite set multitarget tracking. Compared to the state-of-the-art trackers, the proposed algorithm will consider time-varying and target state-dependent probabilities of the targets' birth and survival, which is often ignored due to imposed high computational complexity and nonlinearity at the cost of decreased tracking performance. In particular, in this project, the Bayesian grid-based filter (GbF) utilising the tensor train decomposition will be developed for efficient high-dimensional state estimation of non-linear and non-Gaussian models with non-additive state noise. Then, the GbF design will be extended for the random finite set mathematical apparatus and used in multitarget tracking under the assumption of varying and dependent probabilities of birth and survival.

Kategorie VaV
ZV - Základní výzkum
OECD FORD - hlavní obor
20205 - Automation and control systems
OECD FORD - vedlejší obor
—
OECD FORD - další vedlejší obor
—
CEP - odpovídající obory <br>(dle <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">převodníku</a>)
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

Důvěrnost údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Systémové označení dodávky dat
CEP25-GA0-GC-R
Datum dodání záznamu
20. 3. 2025

Podobné projekty(10)