改进关联策略的三维多目标跟踪算法OA北大核心CSTPCD

为提高基于激光雷达的三维多目标跟踪准确度,提出一种基于检测的3D多目标跟踪算法。使用深度神经网络从激光点云中获取目标的位置信息后,对目标跟踪算法中的关联策略进行了优化。首先,估计出目标的速度信息,与位置信息一同纳入观测值,在BEV视角下使用卡尔曼滤波器对目标的状态进行预测与更新;然后,基于目标与激光雷达的距离来评估目标位置的不确定度,用于修正观测模型中的协方差矩阵;最后,在马氏距离中添加对目标测量的不确定性加权项,使用匈牙利算法进行数据关联。在大规模自动驾驶数据集Nuscenes上对所提算法进行了测试,得出其跟踪精度超过了现有的基线方法。消融实验结果表明,所提出的改进措施能有效提高三维多目标跟踪的性能。