[参考译文] AWR1642BOOST：参考设计 TIDEP-0092算法

您好、Henry、

我已经研究了示例代码中使用的聚类方法(dBscan)、但仍有一些问题、变量"weight"和"epsilon2WithSpeed"、epsilon2用于什么？
2.如何在群集方法中使用"目标速度信息"？

 [ans]- Epsilon 只是以米为单位的距离阈值。 例如、如果场景中存在静止检测到的物体、 则如果它们处于彼此之间的"间隔距离"内(并且有足够的邻居)、则可以将它们视为位于一个群集内。  在大多数情况下、虽然目标具有速度、但在进行聚类时需要考虑速度差异。 需要计算一个新的指标、其中包括速度差、以及一个新的阈值 "epsilon2WithSpeed" 、该阈值考虑到目标有三个维度可用于周围的群集(x、y 和速度)。 计算新指标时、我们有单独的权重(称为"权重"、表示速度差)。

2.为什么我们需要关联群集流程？
 [ans]- AssociateClustering 输出并不是真正必要的、它是为了实现视觉保真度而完成的。 群集中的点数量可能因帧而异，从而导致 群集大小快速变化。 如果我们在整个帧中筛选集群大小、集群的大小将更平稳地变化。  

如何在群集步骤中预测汽车尺寸？
 [ans]-不确定我是否理解该问题。 是否要使用聚类算法预测汽车尺寸？ 我不确定这是否会成功。 计算目标的 RCS 对其进行分类可能更好。

4.使用多个目标跟踪算法时，需要实施一些模型(例如：PDA、JPDA、IMM、……等)，您能描述流程吗？在本参考设计代码中假设了什么模型？
 我们跟踪算法的最接近模拟是 MHT (或多假设跟踪)。 请注意、与全功能 MHT 算法相比、我们的实施相当简单(您可以搜索"多目标跟踪的多假设跟踪- Samuel S. Blackman)。 假设车辆以恒定线性速度行驶。

5、跟踪状态下的初始状态是什么？
 初始状态在文件 Extended_Kalman_Filter_xyz.c 中的函数 initNewTracker 中计算 初始状态使用来自未关联物体(距离和角度)检测结果的[x、y]分两步填充、假设 VX 为0、而 vy 假设为"径向速度"。
 您可以查看该函数以查看如何填充其余向量。