《表3 不同目标跟踪算法融合计算的比较》

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《基于联合概率数据关联的车用多传感器目标跟踪融合算法》

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本文采用均方根误差RMSE来评价误差大小，表2为融合及各传感器状态估计均方根误差，可见，融合后的结果均方根误差小于单传感器的结果，说明了融合算法具有较好的精度。图9为0～10 s内对主目标采用不同目标跟踪算法的融合算法纵向距离融合结果的比较，表3为不同目标跟踪算法融合计算的比较，可见采用改进的JP-DA和MHT均有不错的融合效果，但JPDA的时间代价明显小于MHT，EKF+NN虽计算时间短，但融合效果不佳。