基于激光点云坐标系的3D多目标跟踪算法研究

作者：顾立鹏; 孙韶媛; 刘训华; 李想

来源：激光与红外, 2021, 51(10): 1307-1313.

• 无人车
• 激光点云
• 激光雷达坐标系
• 数据关联
• 多目标跟踪

3D多目标跟踪是无人车领域中一个核心技术之一。3D多目标跟踪的相关工作多通过设计复杂的目标建模算法或数据关联算法,以寻求提高3D多目标跟踪系统的鲁棒性。为降低3D多目标跟踪系统的复杂性,将目标的三维中心点视为该目标进行跟踪,提出了基于激光点云坐标系的3D多目标跟踪算法。首先,使用3D目标检测器检测出每帧激光点云中的目标。然后,用卡尔曼滤波器预测上一帧目标的三维中心点在当前帧的位置状态,融合激光雷达坐标系下相邻两帧之间目标三维体积的交并比与目标三维坐标中心点坐标之间的欧式距离作为度量尺度,使用贪婪算法匹配最近邻的目标。在KITTI跟踪数据集上的实验结果表明,所提出的多目标跟踪算法表现优异,运行速度达到了63 f/s,且车辆类的sAMOTA达到了94.32%。