TY - CHAP A1 - Blaich, Michael A1 - Köhler, Steffen A1 - Schuster, Michael A1 - Schuchhardt, Thomas A1 - Reuter, Johannes A1 - Tietz, Thomas T1 - Mission integrated collision avoidance for USVs using laser range finder T2 - Oceans 2015, Genova, 18-21 May 2015, MTS/IEEE Genova Y1 - 2015 SN - 978-1-4799-8736-8 N1 - Volltextzugriff für Hochschulangehörige via Datenbank IEEE Xplore SP - 1 EP - 6 ER - TY - CHAP A1 - Schuster, Michael A1 - Reuter, Johannes T1 - Target tracking in marine environment using automotive radar and laser range sensor T2 - 20th International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR) : 24 - 27 Aug. 2015, Miedzyzdroje, Poland N2 - Small vessels or unmanned surface vehicles only have a limited amount of space and energy available. If these vessels require an active sensing collision avoidance system it is often not possible to mount large sensor systems like X-Band radars. Thus, in this paper an energy efficient automotive radar and a laser range sensor are evaluated for tracking surrounding vessels. For these targets, those type of sensors typically generate more than one detection per scan. Therefore, an extended target tracking problem has to be solved to estimate state end extension of the vessels. In this paper, an extended version of the probabilistic data association filter that uses random matrices is applied. The performance of the tracking system using either radar or laser range data is demonstrated in real experiments. KW - target tracking KW - collision avoidance KW - filtering theory KW - laser ranging KW - marine radar Y1 - 2015 SN - 978-1-4799-8701-6 U6 - http://dx.doi.org/10.1109/MMAR.2015.7284009 N1 - Volltextzugriff für Hochschulangehörige via Datenbank IEEE Xplore SP - 965 EP - 970 ER - TY - CHAP A1 - Schuster, Michael A1 - Reuter, Johannes A1 - Wanielik, Gerd T1 - Probabilistic data association for tracking extended targets under clutter using random matrices T2 - 18th International Conference on Information Fusion (Fusion), 6-9 July 2015, Washington, DC, USA N2 - The use of random matrices for tracking extended objects has received high attention in recent years. It is an efficient approach for tracking objects that give rise to more than one measurement per time step. In this paper, the concept of random matrices is used to track surface vessels using highresolution automotive radar sensors. Since the radar also receives a large number of clutter measurements from the water, for the data association problem, a generalized probabilistic data association filter is applied. Additionally, a modification of the filter update step is proposed to incorporate the Doppler velocity measurements. The presented tracking algorithm is validated using Monte Carlo Simulation, and some performance results with real radar data are shown as well. KW - target tracking KW - Doppler radar KW - filtering theory KW - marine engineering KW - marine navigation Y1 - 2015 UR - http://ieeexplore.ieee.org/document/7266663/ SN - 978-0-9824-4386-6 N1 - Volltextzugriff für Hochschulangehörige via Datenbank IEEE Xplore SP - 961 EP - 968 ER - TY - CHAP A1 - Wirtensohn, Stefan A1 - Schuster, Michael A1 - Reuter, Johannes T1 - Disturbance estimation and wave filtering using an unscented kalman filter T2 - 10th Conference on Control Applications in Marine Systems (CAMS), 2016, Trondheim, Norway, 13-16 September 2016 (IFAC-PapersOnLine Vol. 49, Iss. 23) N2 - In this paper, utilisation of an Unscented Kalman Filter for concurrently performing disturbance estimation and wave filtering is investigated. Experimental results are provided that demonstrate very good performance subject to both tasks. For the filter, a dynamic model has been used which was optimised via correlation analysis in order to obtain a minimum set of relevant parameters. This model has also been validated by experiments deploying a small vessel. A simulation study is presented to evaluate the performance using known quantities. Experimental trials have been performed on the Rhine river. The results show that for instance flow direction and varying current velocities can continuously be estimated with decent precision, even while the boat is performing turning manoeuvres. Moreover, the filtering properties are very satisfactory. This makes the filter suitable for being used, for instance, in autonomous vessel applications or assistance systems. KW - Motion estimation KW - Wave filtering KW - Unscented Kalman Filter KW - Correlation analysis Y1 - 2016 U6 - http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.10.488 SN - 2405-8963 N1 - Volltextzugriff für Angehörige der Hochschule Konstanz möglich. SP - 518 EP - 523 ER - TY - THES A1 - Schuster, Michael T1 - Multiple object tracking for extended targets using JIPDA filters T2 - (Forschungsberichte der Professur Nachrichtentechnik ; Band 12) N2 - Autonomous moving systems require very detailed information about their environment and potential colliding objects. Thus, the systems are equipped with high resolution sensors. These sensors have the property to generate more than one detection per object per time step. This results in an additional complexity for the target tracking algorithm, since standard tracking filters assume that an object generates at most one detection per object. This requires new methods for data association and system state filtering. As new data association methods, in this thesis two different extensions of the Joint Integrated Probabilistic Data Association (JIPDA) filter to assign more than one detection to tracks are proposed. The first method that is introduced, is a generalization of the JIPDA to assign a variable number of measurements to each track based on some predefined statistical models, which will be called Multi Detection - Joint Integrated Probabilistic Data Association (MD-JIPDA). Since this scheme suffers from exponential increase of association hypotheses, also a new approximation scheme is presented. The second method is an extension for the special case, when the number and locations of measurements are a priori known. In preparation of this method, a new notation and computation scheme for the standard Joint Integrated Data Association is outlined, which also enables the derivation of a new fast approximation scheme called balanced permanent-JIPDA. For state filtering, also two different concepts are applied: the Random Matrix Framework and the Measurement Generating Points. For the Random Matrix framework, first an alternative prediction method is proposed to account for kinematic state changes in the extension state prediction as well. Secondly, various update methods are investigated to account for the polar to Cartesian noise transformation problem. The filtering concepts are connected with the new MD-JIPDA and their characteristics analyzed with various Monte Carlo simulations. In case an object can be modeled by a finite number of fixed Measurement Generating Points (MGP), also a proposition to track these object via a JIPDA filter is made. In this context, a fast Track-to-Track fusion algorithm is proposed as well and compared against the MGP-JIPDA. The proposed algorithms are evaluated in two applications where scanning is done using radar sensors only. The first application is a typical automotive scenario, where a passenger car is equipped with six radar sensors to cover its complete environment. In this application, the location of the measurements on an object can be considered stationary and that is has a rectangular shape. Thus, the MGP based algorithms are applied here. The filters are evaluated by tracking especially vehicles on nearside lanes. The second application covers the tracking of vessels on inland waters. Here, two different kind of Radar systems are applied, but for both sensors a uniform distribution of the measurements over the target's extent can be assumed. Further, the assumption that the targets have elliptical shape holds, and so the Random Matrix Framework in combination with the MD-JIPDA is evaluated. Exemplary test scenarios also illustrate the performance of this tracking algorithm. N2 - Autonome Fahrzeuge benötigen eine sehr detaillierte Beschreibung ihrer Umgebung und möglicher Hindernisse. Entsprechend werden diese Systeme mit hochauflösenden Sensoren ausgestattet. Diese haben das charakteristische Merkmal mehrere Detektionen für ein einzelnes Objekt während eines einzigen Scans zu erzeugen. Dies führt zu einer deutlichen Steigerung der Anforderungen an einen Objektverfolgungsalgorithmus, da die bisherigen Standardverfahren maximal eine Detektion pro Objekt berücksichtigen. In der vorliegenden Arbeit werden zwei verschiedene Erweiterungen des Joint Integrated Probabilistic Data Association (JIPDA) Filters vorgeschlagen. Der erste Ansatz ist die allgemeingültige Ableitung des sogenannten Multi Detection - Joint Integrated Probabilistic Data Association (MD-JIPDA) Verfahrens, welches eine beliebige Anzahl von Detektionen basierend auf einem statischen Modell einem Objekt zuordnen kann. Da es bei diesem Verfahren sehr leicht zu einer unlösbaren Anzahl an Assoziationshypothesen kommen kann, wird zusätzlich ein Approximationsverfahren vorgeschlagen um die Echtzeitfähigkeit des Algorithmus zu verbessern. Der zweite Ansatz geht von der Annahme aus, dass die einzelnen Detektionen auf dem Zielobjekt näherungsweise ortsfest sind und damit auch die Anzahl der Detektionen genau vorhergesagt werden kann. Hierfür wird ebenfalls ein JIPDA Verfahren präsentiert, für welches aber ein beschleunigtes Berechnungsverfahren benötigt wird um Echtzeitfähigkeit zu ermöglichen. In dieser Arbeit wird hierzu das sogenannte balanced permanent-JIPDA Verfahren vorgeschlagen, welches für das JIPDA eine Matrixnotation aufzeigt und diese mittels Approximation der Permanenten löst. Zur Objektzustandsschätzung werden ebenfalls zwei verschiedene Verfahren angesetzt: das Random Matrix Framework und die Measurement Generating Points (MGP). Für das Random Matrix Framework wird zunächst ein alternativer Prädiktionsschritt vorschlagen, welcher eine leichterte Integration von Abhängigkeiten der Objektbewegung auf seine Ausdehnungsschätzung ermöglicht. Ebenso wird das Problem der Polar-zu-Kartesisch Transformation untersucht sowie die mögliche Integration von Doppler-Geschwindigkeiten zur Verbesserung der Ausdehnungsschätzung bei der Messdatenaktualisierung aufgezeigt. Die neuen als auch die bekannten Varianten des Random Matrix Framework werden mit dem MD-JIPDA verknüpft und deren charakteristischen Eigenschaften in ausführlichen Monte-Carlo Simulationen untersucht. Für den Fall das die Objektmessungen über ortsfeste MGPs modelliert werden können, wird ein Algorithmus mittels des balanced permanent-JIPDA präsentiert. Zusätzlich wird für den Spezialfall, das ein Objekt maximal zwei Detektionen erzeugt, ein Track-zu-Track Fusionsverfahren vorgestellt, welches ebenfalls eine einfache Ausdehnungsschätzung ermöglicht. Beide Verfahren werden ebenfalls im Detail durch Simulationen untersucht. Die aufgezeigten Algorithmen werden abschließend für zwei verschiedene, auf Radar basierende Umfelderkennungsszenarien eingesetzt. Die erste Anwendung beschäftigt sich mit dem autonomen Fahren im Straßenverkehr: Ein PKW wird mit insgesamt sechs Radarsensoren ausgestattet, um sowohl den vorausfahrenden und rückwärtigen Verkehr als auch den Verkehr auf den Nachbarspuren zu überwachen. In dieser Anwendung kann davon ausgegangen werden, dass Objekte rechteckig sind und Detektionen bevorzugt an markanten Punkten wie Nummernschilder, Kotflügeln und Radhäusern auftreten. Entsprechend werden für dieses Szenario Ergebnisse der MGP-basierten Ansätze präsentiert. Die zweite Anwendung beschäftigt sich mit der Erkennung von Booten auf Binnengewässern. Auch hier werden zwei verschiedene Radarsensoren eingesetzt, wobei stets davon ausgegangen werden kann das sich die einzelnen Detektionen über die gesamte Ausdehnung eines Zielobjekts gleichmäßig verteilen. Zudem ist die Beschreibung eines Objektes mittels einer Ellipse recht akkurat, womit sich dieses Szenario besonders für die Anwendung des Random Matrix basierten MD-JIPDA eignet. Für beide Anwendungsfälle werden sowohl simulative als auch Realdatenergebnisse präsentiert. KW - Target Tracking KW - Probabilistic Data Association KW - Random Matrices Y1 - 2018 SN - 978-3-8440-5703-4 PB - Shaker Verlag CY - Aachen ER - TY - JOUR A1 - Schuster, Michael A1 - Reuter, Johannes A1 - Wanielik, Gerd T1 - Multi detection joint integrated probabilistic data association using random matrices with applications to radar-based multi object tracking JF - Journal of Advances in Information Fusion N2 - In extended object tracking, a target is capable to generate more than one measurement per scan. Assuming the target being of elliptical shape and given a point cloud of measurements, the Random Matrix Framework can be applied to concurrently estimate the target’s dynamic state and extension. If the point cloud contains also clutter measurements or origins from more than one target, the data association problem has to be solved as well. However, the well-known joint probabilistic data association method assumes that a target can generate at most one detection. In this article, this constraint is relaxed, and a multi-detection version of the joint integrated probabilistic data association is proposed. The data association method is then combined with the Random Matrix framework to track targets with elliptical shape. The final filter is evaluated in the context of tracking smaller vessels using a high resolution radar sensor. The performance of the filter is shown in simulation and in several experiments. Y1 - 2017 UR - http://confcats_isif.s3.amazonaws.com/web-files/journals/entries/JAIF_Vol12_2_Multi%20Detection%20Joint.pdf SN - 1557-6418 VL - 12 IS - 2 SP - 175 EP - 188 ER -