Shape Tracking of Extended Objects and Group Targets with Star-Convex RHMs

This paper is about tracking an extended object or a group target, which gives rise to a varying number of measurements from different measurement sources. For this purpose, the shape of the target is tracked in addition to its kinematics. The target extent is modeled with a new approach called Random Hypersurface Model (RHM) that assumes varying measurement sources to lie on scaled versions of the shape boundaries. In this paper, a star-convex RHM is introduced for tracking star-convex shape approximations of targets. Bayesian inference for star-convex RHM is performed by means of a Gaussian-assumed state estimator allowing for an efficient recursive closed-form measurement update. Simulations demonstrate the performance of this approach for typical extended object and group tracking scenarios

Simultaneous Tracking and Shape Estimation of Extended Objects

This work is concerned with the simultaneous tracking and shape estimation of a mobile extended object based on noisy sensor measurements. Novel methods are developed for coping with the following two main challenges: i) The computational complexity due to the nonlinearity and high-dimensionality of the problem and ii) the lack of statistical knowledge about possible measurement sources on the extended object

Tracking Extended Objects with Active Models and Negative Measurements

Extended object tracking deals with estimating the shape and pose of an object based on noisy point measurements. This task is not straightforward, as we may be faced with scarce low-quality measurements, little a priori information, or we may be unable to observe the entire target. This work aims to address these challenges by incorporating ideas from active contours and exploiting information from negative measurements, which tell us where the target cannot be

Extended Object Tracking: Introduction, Overview and Applications

This article provides an elaborate overview of current research in extended object tracking. We provide a clear definition of the extended object tracking problem and discuss its delimitation to other types of object tracking. Next, different aspects of extended object modelling are extensively discussed. Subsequently, we give a tutorial introduction to two basic and well used extended object tracking approaches - the random matrix approach and the Kalman filter-based approach for star-convex shapes. The next part treats the tracking of multiple extended objects and elaborates how the large number of feasible association hypotheses can be tackled using both Random Finite Set (RFS) and Non-RFS multi-object trackers. The article concludes with a summary of current applications, where four example applications involving camera, X-band radar, light detection and ranging (lidar), red-green-blue-depth (RGB-D) sensors are highlighted.Comment: 30 pages, 19 figure

Fast 3D Extended Target Tracking using NURBS Surfaces

This paper proposes fast and novel methods to jointly estimate the target's unknown 3D shape and dynamics. Measurements are noisy and sparsely distributed 3D points from a light detection and ranging (LiDAR) sensor. The methods utilize non-uniform rational B-splines (NURBS) surfaces to approximate the target's shape. One method estimates Cartesian scaling parameters of a NURBS surface, whereas the second method estimates the corresponding NURBS weights, too. Major advantages are the capability of estimating a fully 3D shape as well as the fast processing time. Real-world evaluations with a static and dynamic vehicle show promising results compared to state-of-the-art 3D extended target tracking algorithms.Comment: In Proceedings of IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC), 201

Tracking Extended Objects with Active Models and Negative Measurements

Beim Tracking von ausgedehnten Objekten (auf Englisch ‚extended object tracking‘, kurz EOT) geht es darum, die Form und Lage eines Zielobjekts anhand von verrauschten Punktmessungen zu schätzen. EOT wird traditionell zur Verfolgung von Großobjekten wie Flugzeugen, Schiffen, oder Autos verwendet. Allerdings ermöglichen Technologiefortschritte bei Tiefenkameras wie Microsoft Kinects mittlerweile sogar Laien, Punktwolken aus ihrer Umgebung aufzunehmen. Das stellt eine neue Herausforderung für EOT-Ansätze dar, die in modernen Anwendungen, wie z.B. Objektmanipulation in Augmented Reality oder in der Robotik, Zielobjekte mit vielen möglichen Formen anhand von Messungen unterschiedlicher Qualität verfolgen müssen. In diesem Kontext ist die Auswahl der Formmodelle ausschlaggebend, denn sie bestimmen, wie robust und leistungsfähig der Schätzer sein wird, was wiederum eine sorgfältige Betrachtung der Modalitäten und Qualität der verfügbaren Informationen erfordert. Solch ein Informationsparadigma kann als ein Spektrum visualisiert werden: auf der einen Seite, eine große Anzahl an genauen Messungen, und auf der anderen Seite, nur wenige verrauschte Beobachtungen. Allerdings haben sich die Verfahren in der Literatur traditionell auf einen schmalen Teil dieses Spektrums konzentriert. Einerseits assoziieren ‚gierige‘ Verfahren, die auf der Methode der kleinsten Quadrate basieren, Messungen mit der nächsten Quelle auf der Form. Diese Verfahren sind effizient und liefern sogar für komplizierte Formen akkurate Ergebnisse, allerdings nur solange das Messrauschen niedrig bliebt. Ansonsten kann nicht gewährleistet werden, dass der nächste Punkt immer noch eine passende Approximation der wahren Quelle ist, was zu verzerrten Ergebnissen führt. Andererseits sind probabilistische Modelle wie Raumverteilungen präzise für einfache Formen, sogar bei extrem hohem Messrauschen, allerdings werden sie schon für wenig komplexe Formen unlösbar oder numerisch instabil. Die Schwierigkeit besteht darin, dass in vielen modernen Trackingszenarien die Menge an verfügbarer Information sich drastisch mit der Zeit ändern kann. Das unterstreicht den Bedarf an Ansätzen, die nicht nur die Stärken beider Modelle kombinieren, sondern auch alle Bereiche des Spektrums und nicht nur dessen Grenzfälle abdecken können. Das Ziel dieser Arbeit ist es, diese Lücke zu füllen und somit die oben angesprochenen Herausforderungen zu lösen. Dazu schlagen wir vier Beiträge vor, die den aktuellen Stand der Technik signifikant erweitern. Zuerst schlagen wir Level-set Partial Information Models vor, einen probabilistischen Ansatz zur erwartungstreuen Formschätzung für Szenarien mit Verdeckungen und hohem Messrauschen. Zusätzlich führen wir Level-set Active Random Hypersurface Models ein, die von Konzepten aus EOT und Computervision inspiriert sind, eine flexible Formparametrisierung für konvexe und nicht-konvexe Formen ermöglichen, und die auch mit wenig Information umgehen können. Darüber hinaus machen Negative Information Models sogenannte ‚negative‘ Information nutzbar, indem Messungen verarbeitet werden, die uns sagen, wo das Zielobjekt nicht sein kann. Schließlich zeigen wir eine einfach zu implementierende Erweiterung von diesen Beiträgen, Extrusion Models, um dreidimensionale Objekte mit realen Sensordaten zu verfolgen

Simultaneous Tracking and Shape Estimation of Extended Objects

This work is concerned with the simultaneous tracking and shape estimation of a mobile extended object based on noisy sensor measurements. Novel methods are developed for coping with the following two main challenges: i) The computational complexity due to the nonlinearity and high-dimensionality of the problem, and ii) the lack of statistical knowledge about possible measurement sources on the extended object