用于自动驾驶的相机 -LiDAR 融合多目标跟踪
机器人学
2024-05-14 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
本文提出了一种用于自动驾驶汽车的新型多模态多目标跟踪（MOT）算法，该算法结合了相机和 LiDAR 数据。相机帧通过最先进的 3D 目标检测器进行处理，而 LiDAR 观测值则使用经典聚类技术进行处理。所提出的 MOT 算法包含一个三步关联过程、一个用于估计每个检测到的动态障碍物运动的扩展卡尔曼滤波器（EKF），以及一个轨迹管理阶段。EKF 运动模型需要输入观测对象的当前测量相对位置和姿态，以及自车的纵向速度和角速度。与大多数最先进的多模态 MOT 方法不同，所提出的算法不依赖地图或自车全局位姿知识。此外，它仅将 3D 检测器用于相机，且对所使用的 LiDAR 传感器类型不可知。该算法在仿真和真实世界数据中均得到了验证，结果令人满意。
引用
@article{arxiv.2403.04112,
title = {Multi-Object Tracking with Camera-LiDAR Fusion for Autonomous Driving},
author = {Riccardo Pieroni and Simone Specchia and Matteo Corno and Sergio Matteo Savaresi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.04112},
year = {2024}
}
备注
Published at IEEE European Control Conference 2024