基于视觉和激光数据融合的3D多目标跟踪

摘要

多目标跟踪是自动驾驶领域的一个重要研究课题。通过精准和有效的跟踪,自主车辆可以获知视野内车辆的速度并做出相应的运动规划。不同于大多数单独使用视觉或3D激光雷达数据的方法,致力于融合当前自动驾驶车辆上标准配置的相机和激光雷达获得的视觉和3D点云信息,从而达到跟踪感知物体的目的。首先,使用匈牙利算法作为基本模型来关联相邻帧间的每一个物体的3D点云。之后,使用RGB图像中的外观特征和3D点云的几何特征来纠正由于物体相近导致的目标索引(ID)互换。在新公开的BLVD数据集上进行算法评估,结果表现出了良好的跟踪性能。