The Right Tracker for the Right Job: Maritime Case Study

Abstract

Multi-object tracking refers to maintaining awareness of the positions/velocities of multiple moving objects. It is a key technology for naval or airborne applications, autonomous driving, or space situational awareness, among which many are safety-critical. A large number of tracking algorithms, i.e., trackers, have been developed over the past decades, each having different complexity and performance. The distinction between various trackers is seldom clear. To allow for automatic tracker selection, a user-adjustable performance evaluation metric is needed. This contribution extends the discussion by exploring the trajectory generalized optimal sub-pattern assignment (TGOSPA) metric in a naval tracking example.

Sledování více objektů se týká udržování povědomí o polohách/rychlostech více pohybujících se objektů. Jedná se o klíčovou technologii pro námořní nebo letecké aplikace, autonomní řízení nebo vesmírné aplikace, z nichž mnohé jsou bezpečnostně kritické. V posledních desetiletích bylo vyvinuto velké množství sledovacích algoritmů, tj. trackerů, z nichž každý má jinou složitost a výkon. Rozdíl mezi různými trackery je zřídkakdy jasný. Aby bylo možné vybrat tracker pro daného uživatele automaticky, je zapotřebí mít nastavitelnou metrika hodnocení výkonu trackerů. Tento příspěvek rozšiřuje diskusi zkoumáním metriky trajectory generalized optimal sub-pattern assignment (TGOSPA) v příkladu sledování v námořní oblasti.