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作者：陈晓楠;张子阔;索继东;罗超发;杜振邦;
单位：大连海事大学信息科学技术学院;国家电投集团山东海洋能源发展有限公司;
摘要：在辅助驾驶系统中，行人轨迹跟踪一直是一项有挑战性的任务，因为行人的回波信号中往往存在着许多干扰噪声。此外，行人在运动过程中可能会做出突然转身或其他改变方向的行为，这将直接导致行人运动轨迹呈现出非线性特征。针对上述问题，文中提出一种基于扩展卡尔曼滤波的交互式多模型跟踪（IMM-EKF）方法，适用于毫米波雷达对行人进行轨迹跟踪。首先，在扩展卡尔曼滤波算法（EKF）的基础上重构状态预测协方差矩阵，来补偿EKF非线性化过程中引入的误差；然后将改进的EKF作为交互式多模型算法（IMM）中的滤波器，根据行人运动特性选择匀速模型和协调转弯模型作为跟踪模型，利用所提出的IMM-EKF算法进行轨迹跟踪。实验结果表明，所提出的滤波算法较典型的EKF和改进的EKF算法，在跟踪滤波精度方面均有所提升，同时具备更优的跟踪鲁棒性。
关键词：行人轨迹跟踪;;扩展卡尔曼滤波;;交互式多模型;;毫米波雷达;;状态预测协方差矩阵;;辅助驾驶
