CN109375211B - 基于雷达和多光学设备的可移动无人平台目标搜索方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于雷达和多光学设备的可移动无人平台目标搜索方法，主要解决现有技术中目标搜索实时性较低、效果不理想的问题。其实现方案是：1.针对搜索区域规划全局路径；2.依照路径规划结果执行搜索任务；3.针对初始疑似目标进行逻辑处理，根据处理结果规划相应的局部路径；4.在执行直线路径运动后，使用全景相机和可见光相机执行目标检测；5.根据检测得到的疑似目标进行逻辑处理，并执行相应路径规划；6.根据螺旋线路径运动，同时执行目标检测，并累计检测结果，判断是否为要搜索的目标，若是，完成搜索，若否，返回2。本发明提升了目标搜索的效果，可用于可移动无人平台中对特定类型目标的搜索。

Description

基于雷达和多光学设备的可移动无人平台目标搜索方法

技术领域

本发明属于智能目标检测技术领域，特别涉及一种智能目标搜索方法，适用于可移动无人平台中对特定类型目标的搜索。

技术背景

移动无人平台自从问世以来，越来越多的人发现其光明前景，从上个世纪开始，世界上很多国家都不同程度上开始了移动无人平台的研究。可移动无人平台根据应用领域的不同,可采用多种不同的模块,搭载不同的传感器或执行设备,执行任务也显示出多样性。由于可移动无人平台具有自主规划能力，并可以自主完成环境感知、目标检测任务，被广泛应用于情报收集、监视侦察、精确打击、搜捕救援、水文地理勘察、反恐、中继通信等领域。

在执行智能目标搜索任务时，在移动无人平台上的单个设备所能获取的信息往往有限；同时，小目标的像素面积太小，特征提取较为困难，不利于目标识别。为了提升移动无人平台目标检测的效率和准确性，对于周边环境进行多方位、多层次的信息获取是或不可缺的。因此需要在移动无人平台上集成多种设备并实行联合检测，从多个角度、多方面获取环境信息。

在现有的移动无人平台智能检测中，仅考虑了融合多设备信息的联合标定算法，例如，中国专利文献CN108828606A，名称为“一种基于激光雷达和双目可见光相机联合测量方法”的专利提出了一种标定方法将激光雷达获得的点云数据和双目相机测量获取的点云数据进行融合，这种方法确实对于目标检测过程中的数据标定的准确度有一定的提高，但是由于没有一个完整目标检测的流程，包括对于雷达数据、全景数据的融合处理，以及移动无人平台的路径规划，导致多种传感器信息融合不足，使移动无人平台整个检测过程缺少完整性和严密性，使得最终目标搜索的实时性较低、效果不理想。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种基于雷达和多光学设备的可移动无人平台目标搜索方法，以通过对雷达数据、激光数据、全景图像和光电图像信息进行融合，并进行最优路径规划，提升目标检测的效果。

为实现上述目的，本发明的技术方案包括如下：

(1)控制可移动无人平台根据需要对搜索区域进行路径规划；

(2)依照路径规划结果执行搜索任务，同时通过全景相机和可见光相机拍摄单帧图像，并结合连续多帧图像进行目标检测：

若在多帧图像中未发现疑似目标，则保持可移动无人平台当前运动路径，直至搜索任务结束；

若在多帧图像中发现了K₁个疑似目标，每个疑似目标的检测概率为{θ_i|i＝1,2,...,K₁}，将检测概率最大的疑似目标作为探测目标，该探测目标的检测概率为θ_max；

(3)根据可移动无人平台的类型、搜索目标的类型、大小和搜索环境的能见度情况，设定低概率目标的判断门限Pr_l和高概率目标的判断门限Pr_h，将剩余K₁-1个疑似目标的检测概率θ_i与Pr_l进行比较，同时将探测目标的检测概率θ_max与Pr_h、Pr_l进行比较：

若θ_i≥Pr_l，则将此疑似目标的位置加入到(1)所规划的路径中；

若θ_i＜Pr_l，则将该疑似目标舍弃；

若Pr_l≤θ_max＜Pr_h，则判定该探测目标为低概率探测目标，根据该探测目标的位置进行直线路径规划，执行(4)；

若θ_max≥Pr_h，则判定该探测目标为高概率探测目标，根据该探测目标和可移动无人平台的位置进行螺旋线路径规划，执行(8)；

(4)设定最大距离误差Dis和规定时间T，实时计算当前可移动无人平台和直线路径规划点的欧式距离D，判断可移动无人平台是否到达直线路径规划设定的规划点：

若在规定时间T内达到D≤Dis，则判定无人移动平台到达预设位置，执行(5)；

若在规定时间T内始终是D>Dis，判定可移动无人平台无法到达预设位置，则放弃该探测目标，返回(2)；

(5)使用全景相机进行多帧图像的目标检测：

若在多帧图像中未发现疑似目标，返回(2)；

若检测到K₂个疑似目标，根据疑似目标和可移动无人平台的位置计算各疑似目标相对于可移动无人平台的方位角，记为{α_j|j＝1,2,...,K₂}；

(6)根据方位角{α_j|j＝1,2,...,K₂}，控制光电转台进行转动，同时控制转台上的可见光相机对相应疑似目标进行多帧检测，记每个疑似目标的检测概率为{θ_j|j＝1,2,...,K₂}，选取检测概率最大的目标作为探测目标，记该探测目标的检测概率为θ_max；

(7)将剩余K₂-1个疑似目标的检测概率θ_j与低概率目标的判断门限Pr_l进行比较，同时将探测目标的检测概率θ_max与高概率目标的判断门限Pr_h和低概率目标的判断门限Pr_l进行比较：

若θ_j≥Pr_l，则将此疑似目标的位置加入到(1)所规划的路径中；

若θ_j＜Pr_l，则将该疑似目标舍弃；

若Pr_l≤θ_max＜Pr_h，则判定该探测目标为低概率探测目标，根据该探测目标的位置进行直线路径规划，执行(4)；

若θ_max≥Pr_h，则判定该探测目标为高概率探测目标，根据该探测目标和可移动无人平台的位置进行螺旋线路径规划，执行(8)；

(8)设定路程间隔Dt和计数门限M，可移动无人平台沿着螺旋线路径运动，每行驶一段路程Dt，对探测目标执行一次目标检测，得到探测目标的检测概率θ和探测目标位置，根据检测概率θ进行如下判断：

若探测目标的检测概率符合θ≥Pr_h，并将计数变量Cnt的数值加一，执行(9)；

若探测目标的检测概率符合θ＜Pr_h，Cnt数值不变；

(9)将Cnt与判断门限M进行对比判断：

若Cnt≥M，则判定探测目标为真实目标，利用激光测距进一步对探测目标的位置进行定位，搜索任务结束；

若直到螺旋线路径运动结束，计数变量Cnt始终处于Cnt＜M，无法判定探测目标是否为任务目标，则放弃该目标，返回(2)。

本发明与现有技术相比较，具有如下优点：

1.本发明在移动无人平台上设有雷达、全景相机和基于光电转台的可见相机及激光测距设备，通过融合多帧图像信息、雷达目标信息和激光测距信息，在目标检测的同时可以得到目标的方位，使得目标检测结果更加精确，得到的目标信息更加丰富。

2.本发明利用流程控制实现目标检测和路径规划的实时配合，可以应对多种复杂的搜索情况，提高了整个搜索***的完整性，避免了检测过程中的死循环。

3.本发明针对目标检测的结果不同，对不同的疑似目标进行了不同的逻辑处理，

提高了可移动无人平台目标搜索***的智能化程度。

附图说明

图1是本发明使用的可移动无人平台结构示意图；

图2是本发明的实现流程图；

图3是本发明中对搜索区域的路径规划示意图；

图4是本发明中对疑似目标进行插点路径规划示意图；

图5是本发明中发现探测目标后进行螺旋线路径规划的示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，对本发明作进一步详细描述。

参照图1，本发明使用的可移动无人平台，包括雷达模块、全景相机、可见光相机、激光测距模块、光电转台、避障模块、运动控制模块和计算控制模块。其中：

雷达模块，用于可移动无人平台周边障碍物和疑似目标的位置信息获取及雷达视频的输出；

全景相机，获得全方位的图像数据并传递给计算控制模块进行目标检测；

可见光相机，获取特定方向的图像数据并传递给计算控制模块进行目标检测；

激光测距模块，用于测量特定目标相对于可移动无人平台的距离并传递给计算控制模块进行目标位置的计算；

光电转台，通过控制俯仰角和方位角，使得可见光相机和激光控制模块转动到特定的角度；

避障模块，通过雷达模块获得的障碍物信息对规划路径进行实时修改并发送给运动控制模块，实现对障碍物的避碰；

运动控制模块，根据获取的路径规划信息，控制可移动无人平台行驶；

计算控制模块，根据获取的图像数据和雷达信息进行目标检测，并根据检测结果进行相应的路径规划，同时根据获取的激光测距结果进行特定目标位置信息的计算。

参照图2，本发明基于雷达和多光学设备的可移动无人平台目标搜索方法，其实现步骤如下：

步骤1，针对搜索区域进行路径规划。

获得可移动无人平台当前位置和搜索区域的位置信息，从可移动无人平台当前位置到搜索区域的中心画一条直线路径，并以搜索区域中心作为起点、搜索区域范围的外接圆为边界画一条螺旋线形曲线，形成扩展路径，如图3所示。

由于所述的路径规划是以搜索区域的外接圆作为边界，对外接圆的内部区域进行全方位搜索，为了保证该方法的可靠性，搜索的区域必须是单连通区域。与传统的8字形搜索路径相比，基于阿基米德螺旋线的搜索路径每相邻的两圈间隔相等，可以将无人设备最远检测距离的两倍作为阿基米德螺旋线相邻两圈的间隔，这样可以不重复地对未检测区域进行搜索，并且在行驶相同距离的情况下，只有螺旋线形路径覆盖的区域面积是最大的。综合来看，进行螺旋线形路径规划能够最大程度的提高搜索效率，是一种思想简单、实现方便、效果出众的路径规划方法。

在实际的移动无人平台的行驶过程中，在已规划完成的路径中有可能存在障碍物，这会导致移动无人平台与障碍物相撞，进而损坏无人移动平台及其搭载的设备。为了防止这种情况的发生，移动无人平台上搭载的避障模块会根据雷达数据进行实时的避障路径规划，并将规划结果加入到当前正在执行的路径规划中，提高移动无人平台在执行搜索任务过程中的安全性。

步骤2，依照路径规划结果执行搜索任务。

在可移动无人平台行驶过程中，使用全景相机和可见光相机拍摄图像执行目标检测，由于搜索环境往往具有复杂性，在实际搜索过程中可能会存在搜索目标移动、能见度时好时坏的问题，为了能够解决上述问题，使用多帧图像检测进行目标检测，其实现如下：

2a)设定检测计数变量Ct、计数门限N、图像检测帧的间隔FS、已检测帧数Ft和总检测帧数FA；

2b)每隔FS帧对图像进行一次目标检测，并对检测结果做如下判断：

若目标检测结果中存在疑似目标，计数变量Ct加一，已检测帧数Ft加一，进入2c)；

若目标检测结果中不存在疑似目标，已检测帧数Ft加一，进入2d)；

2c)将计数变量Ct与计数门限N进行比较判断：

若Ct≥N，则多帧图像的检测发现疑似目标，执行2e)；

若Ct＜N，无法确定是否发现多帧图像的检测是否发现疑似目标，执行2d)；

2d)对已检测帧数Ft和总检测帧数FA进行比较判断：

若Ft≥Fa，则多帧图像的检测未发现疑似目标，执行2e)；

若Ft＜Fa，返回2b)；

2e)根据目标检测的结果进行相应路径规划：

若在多帧图像中未发现疑似目标，则保持可移动无人平台当前运动路径，直至搜索任务结束；

若在多帧图像中发现了K₁个疑似目标，每个疑似目标的检测概率为{θ_i|i＝1,2,...,K₁}，将检测概率最大的疑似目标作为探测目标，该探测目标的检测概率为θ_max，执行步骤3。

步骤3，对疑似目标进行逻辑处理，并执行相应路径规划。

根据可移动无人平台的类型、搜索目标的类型、大小和搜索环境的能见度情况，设定低概率目标的判断门限Pr_l和高概率目标的判断门限Pr_h，将剩余K₁-1个疑似目标的检测概率θ_i与Pr_l进行比较，同时将探测目标的检测概率θ_max与Pr_h、Pr_l进行比较：

若θ_i≥Pr_l，则将此疑似目标的位置加入到步骤1所规划的路径中，执行步骤4；

若θ_i＜Pr_l，则将该疑似目标舍弃；

若Pr_l≤θ_max＜Pr_h，则判定该探测目标为低概率探测目标，根据该探测目标的位置进行直线路径规划，执行步骤5；

若θ_max≥Pr_h，则判定该探测目标为高概率探测目标，根据该探测目标和可移动无人平台的位置进行螺旋线路径规划，执行步骤6。

步骤4，规划插点路径。

由于目标检测过程中发现的疑似目标都有可能是搜索任务所要寻找的目标，在同时发现多个疑似目标的情况下，插点路径规划方法可以有效降低漏检率，提高搜索效率。

在插点路径规划中，设定门限值T_MS，计算当前疑似目标所在位置和移动无人平台的规划路径的最短距离d_min，判断疑似目标所在位置和移动无人平台的行驶路径是否靠近：

若d_min＞T_MS，则判定疑似目标的位置不靠近移动无人平台行驶路径上，将疑似目标点位置加入到规划路径中，如图4所示；

若d_min≤T_MS，则判定疑似目标的位置靠近移动无人平台行驶路径上，将该疑似目标舍弃。

步骤5，规划直线路径。

在发现低概率的探测目标之后，为了能够在避免漏检的同时提高目标搜索的效率，规划一条直线路径，方便下一步的目标检测。

在规划直线路径时，首先获取可移动无人平台的位置信息、方位角和探测目标的位置信息，从可移动无人平台当前位置到探测目标的位置规划一条直线路径；接着计算沿着直线路径行驶所需要的方位角，将可移动无人平台的方位调整到该方位角，执行步骤7。

步骤6，规划螺旋线路径。

在发现高概率的探测目标之后，为了能够确保该探测目标为所要搜寻的任务目标，需要对探测目标进行多角度的多帧图像检测，而螺旋线形的路径可以实现在靠近探测目标的同时对探测目标进行多方位的目标检测。

在规划螺旋线路径时，首先计算探测目标与移动无人平台的距离，记为d；接着以探测目标为中心、d为半径的外接圆为边界规划一条螺旋形扩展路径，执行步骤11。

步骤7，判断可移动无人平台是否到达直线路径规划所设定的位置。

由于搜索环境的复杂性和可移动无人平台本身的设备精度存在限制，在实际行驶过程中，可移动无人平台无法完全按照规划路径结果行驶，在实际的判断中，会设定最大距离误差Dis和规定时间T，实时计算当前可移动无人平台和直线路径规划点的欧式距离D，判断可移动无人平台是否到达直线路径规划设定的规划点：

若在规定时间T内达到D≤Dis，则判定无人移动平台到达预设位置，执行步骤8；

若在规定时间T内始终是D>Dis，判定可移动无人平台无法到达预设位置，则放弃该探测目标，返回步骤2。

步骤8，使用全景相机进行多帧图像的目标检测。

在实际的目标检测中，对较远目标进行检测时，多个疑似目标可能会因为过于靠近而被误判为同一个疑似目标，所以在靠近探测目标后，需要重新对疑似目标进行多帧图像检测。首先，使用全景相机对可移动无人平台周边进行全方位的多帧图像检测：

若在多帧图像中未发现疑似目标，返回步骤2；

若检测到K₂个疑似目标，根据疑似目标和可移动无人平台的位置计算各疑似目标相对于可移动无人平台的方位角，记为{α_j|j＝1,2,...,K₂}，执行步骤9。

步骤9，使用可见光相机进行多帧图像的目标检测。

为了提高检测的可靠性，在使用全景相机确定了疑似目标的个数和位置之后，使用清晰度更高的可见光相机分别对各个疑似目标进行更进一步拍摄，并进行多帧图像检测。

根据方位角{α_j|j＝1,2,...,K₂}，控制光电转台进行转动，同时控制转台上的可见光相机对相应疑似目标进行多帧检测，记每个疑似目标的检测概率为{θ_j|j＝1,2,...,K₂}，选取检测概率最大的目标作为探测目标，记该探测目标的检测概率为θ_max，执行步骤10。

步骤10，对疑似目标进行逻辑处理，并执行相应路径规划。

将剩余K₂-1个疑似目标的检测概率θ_j与低概率目标的判断门限Pr_l进行比较，同时将探测目标的检测概率θ_max与高概率目标的判断门限Pr_h和低概率目标的判断门限Pr_l进行比较：

若θ_j≥Pr_l，则将此疑似目标的位置加入到步骤1所规划的路径中，返回步骤4；

若θ_j＜Pr_l，则将该疑似目标舍弃；

若Pr_l≤θ_max＜Pr_h，则判定该探测目标为低概率探测目标，根据该探测目标的位置进行直线路径规划，返回步骤5；

若θ_max≥Pr_h，则判定该探测目标为高概率探测目标，根据该探测目标和可移动无人平台的位置进行螺旋线路径规划，返回步骤6。

步骤11，执行螺旋线路径运动，对目标检测的结果进行累计。

在发现了高概率的探测目标后，为了能够进一步确认该目标就是任务目标，控制可移动无人平台进行螺旋线路径运动，在沿着螺旋线路径不断靠近探测目标的同时，对探测目标执行多角度的多帧图像检测,如图5所示。

设定路程间隔Dt和计数门限M，可移动无人平台沿着螺旋线路径运动，每行驶一段路程Dt，对探测目标执行一次目标检测，得到探测目标的检测概率θ和探测目标位置，根据检测概率θ进行如下判断：

若探测目标的检测概率符合θ≥Pr_h，并将计数变量Cnt的数值加一，执行步骤12；

若探测目标的检测概率符合θ＜Pr_h，Cnt数值不变。

步骤12，判断探测目标是否为任务目标。

在对探测目标进行多角度的目标检测之后，需要综合判断探测目标是否为任务目标，将计数变量Cnt与判断门限M进行对比判断：

若Cnt≥M，则判定探测目标为任务目标，利用激光测距进一步对探测目标的位置进行定位，搜索任务结束；

若直到螺旋线路径运动结束，计数变量Cnt始终处于Cnt＜M，无法判定探测目标是否为任务目标，则放弃该目标，返回步骤2。

以上描述仅是本发明的一个具体实例，并未构成对本发明的任何限制，显然对于本领域的专业人员来说，在了解了本发明内容和原理后，都可能在不背离本发明原理、结构的情况下，进行形式和细节上的各种修改和改变，但是这些基于本发明思想的修正和改变仍在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于雷达和多光学设备的可移动无人平台目标搜索方法，其特征在于，包括如下：

(1)控制可移动无人平台根据需要对搜索区域进行路径规划；

(2)依照路径规划结果执行搜索任务，同时通过全景相机和可见光相机拍摄单帧图像，并结合连续多帧图像进行目标检测：

若在多帧图像中未发现疑似目标，则保持可移动无人平台当前运动路径，直至搜索任务结束；

若在多帧图像中发现了K₁个疑似目标，每个疑似目标的检测概率为{θ_i|i＝1,2,...,K₁}，将检测概率最大的疑似目标作为探测目标，该探测目标的检测概率为θ_max；

(3)根据可移动无人平台的类型、搜索目标的类型、大小和搜索环境的能见度情况，设定低概率目标的判断门限Pr_l和高概率目标的判断门限Pr_h，将剩余K₁-1个疑似目标的检测概率θ_i与Pr_l进行比较，同时将探测目标的检测概率θ_max与Pr_h、Pr_l进行比较：

若θ_i≥Pr_l，则将此疑似目标的位置加入到(1)所规划的路径中；

若θ_i＜Pr_l，则将该疑似目标舍弃；

若Pr_l≤θ_max＜Pr_h，则判定该探测目标为低概率探测目标，根据该探测目标的位置进行直线路径规划，执行(4)；

若θ_max≥Pr_h，则判定该探测目标为高概率探测目标，根据该探测目标和可移动无人平台的位置进行螺旋线路径规划，执行(8)；

(4)设定最大距离误差Dis和规定时间T，实时计算当前可移动无人平台和直线路径规划点的欧式距离D，判断可移动无人平台是否到达直线路径规划设定的规划点：

若在规定时间T内达到D≤Dis，则判定无人移动平台到达预设位置，执行(5)；

若在规定时间T内始终是D>Dis，判定可移动无人平台无法到达预设位置，则放弃该探测目标，返回(2)；

(5)使用全景相机进行多帧图像的目标检测：

若在多帧图像中未发现疑似目标，返回(2)；

若检测到K₂个疑似目标，根据疑似目标和可移动无人平台的位置计算各疑似目标相对于可移动无人平台的方位角，记为{α_j|j＝1,2,...,K₂}；

(6)根据方位角{α_j|j＝1,2,...,K₂}，控制光电转台进行转动，同时控制转台上的可见光相机对相应疑似目标进行多帧检测，记每个疑似目标的检测概率为{θ_j|j＝1,2,...,K₂}，选取检测概率最大的目标作为探测目标，记该探测目标的检测概率为θ_max；

(7)将剩余K₂-1个疑似目标的检测概率θ_j与低概率目标的判断门限Pr_l进行比较，同时将探测目标的检测概率θ_max与高概率目标的判断门限Pr_h和低概率目标的判断门限Pr_l进行比较：

若θ_j≥Pr_l，则将此疑似目标的位置加入到(1)所规划的路径中；

若θ_j＜Pr_l，则将该疑似目标舍弃；

若Pr_l≤θ_max＜Pr_h，则判定该探测目标为低概率探测目标，根据该探测目标的位置进行直线路径规划，执行(4)；

若θ_max≥Pr_h，则判定该探测目标为高概率探测目标，根据该探测目标和可移动无人平台的位置进行螺旋线路径规划，执行(8)；

(8)设定路程间隔Dt和计数门限M，可移动无人平台沿着螺旋线路径运动，每行驶一段路程Dt，对探测目标执行一次目标检测，得到探测目标的检测概率θ和探测目标位置，根据检测概率θ进行如下判断：

若探测目标的检测概率符合θ≥Pr_h，并将计数变量Cnt的数值加一，执行(9)；

若探测目标的检测概率符合θ＜Pr_h，Cnt数值不变；

(9)将Cnt与判断门限M进行对比判断：

若Cnt≥M，则判定探测目标为任务目标，利用激光测距进一步对探测目标的位置进行定位，搜索任务结束；

若直到螺旋线路径运动结束，计数变量Cnt始终处于Cnt＜M，无法判定探测目标是否为任务目标，则放弃该目标，返回(2)。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，(1)中对搜索区域进行路径规划，其实现如下：

1a)根据可移动无人平台当前位置、待搜索区域中心位置，从可移动无人平台当前位置到待搜索区域中心规划一条直线路径；

1b)以直线路径的终点作为起点、待搜索区域范围的外接圆为边界规划一条螺旋形扩展路径。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，(3)中将疑似目标的位置加入到规划路径中，其实现如下：

设定门限值T_MS，计算当前疑似目标所在位置和可移动无人平台的规划路径的最短距离d_min；

判断疑似目标所在位置和可移动无人平台的行驶路径是否靠近：

若d_min＞T_MS，则判定疑似目标的位置不靠近可移动无人平台行驶路径上，将疑似目标点位置加入到规划路径中；

若d_min≤T_MS，则判定疑似目标的位置靠近可移动无人平台行驶路径上，将该疑似目标舍弃。

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，(3)中的直线路径规划，其实现如下：

3a)获取可移动无人平台的位置信息、方位角和探测目标的位置信息，从可移动无人平台当前位置到探测目标的位置规划一条直线路径；

3b)计算沿着直线路径行驶所需要的方位角，将可移动无人平台的方位调整到该方位角。

5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，(3)中的螺旋线路径规划，其实现如下：

3c)计算探测目标与可移动无人平台的距离，记为d；

3d)以探测目标为中心、d为半径的外接圆为边界规划一条螺旋形扩展路径。

6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，(8)中对探测目标执行一次目标检测，其实现如下：

8a)根据探测目标的位置和可移动无人平台的实时位置计算探测目标相对于可移动无人平台的方位角，记为β；

8b)根据β值控制光电转台进行转动，并控制光电相机对探测目标进行多帧检测，记录探测目标的检测概率θ和最新探测目标位置；

8c)将8a)中使用的探测目标中的位置替换为最新探测目标位置。

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