Abstract-Även om objektspårning har studerats i årtionden, realtid spårning algoritmer ofta lider av låg noggrannhet och dålig robusthet när de konfronteras med svåra, realworld data. Vi presenterar en tracker som kombinerar 3D-form, färg (när tillgänglig), och rörelsesignaler för att exakt spåra rörliga objekt i realtid. Vår spårare fördelar beräkningsarbetet baserat på formen på den bakre fördelningen. Spåraren börjar med en grov approximation till den bakre och förfinar successivt denna fördelning, vilket ökar spårningsnoggrannheten över tiden. Spåraren kan alltså köras under vilken tid som helst, varefter den aktuella approximationen till den bakre återförs. Även vid en minsta körtid på 0,7 millisekunder, överträffar vår metod alla basala metoder av liknande hastighet med minst 10%. Om vår tracker tillåts att köra längre, fortsätter noggrannheten att förbättras, och den fortsätter att överträffa alla baslinjemetoder. Vår tracker är alltså när som helst, vilket gör det möjligt att optimera hastigheten eller noggrannheten baserat på behoven i applikationen. Många robotprogram är begränsade i vad de kan uppnå på grund av opålitliga spårningsberäkningar. Till exempel, ett autonomt fordon som kör förbi en rad parkerade bilar bör veta om en av dessa bilar är på väg att dra ut i körfältet. Nuvarande toppmoderna spårare ger bullriga uppskattningar av hastigheten på dessa fordon, som är svåra att spåra på grund av tung ocklusion och synpunkter förändringar. Dessutom, utan robusta uppskattningar av hastigheten hos närliggande fordon, sammanslagning på eller utanför motorvägar eller byta körfält blir formidabla uppgifter. Liknande problem kommer att mötas av varje robot som måste agera självständigt i trånga, dynamiska miljöer. Vår tracker använder sig av den fullständiga 3D-formen av objektet som spåras, vilket gör att vi på ett robust sätt kan spåra objekt trots ocklusioner eller förändringar i synvinkeln. Vi placerar 3D form informationen i en probabilistisk ram, där vi kombinerar signaler från form, färg och rörelse. Som vi kommer att visa, att lägga till färg och rörelseinformation ger en stor fördel till vårt system jämfört med att använda 3D-formen ensam. Denna information är särskilt användbar för avlägsna objekt eller föremål under tunga ocklusioner, när detaljerad 3D-form information kanske inte är tillgänglig. Vi använder en rutnätsbaserad metod för att prova hastigheter från tillståndsutrymmet. Traditionella grid-baserade metoder är för långsamma för att spåra flera objekt i realtid. Vi kan finurligt ta prov från ett stort rutnät i realtid genom att använda en ny metod som kallas glödgade dynamiska histogram. Vi börjar med provtagning från tillståndet utrymme vid en grov upplösning, med hjälp av en approximation till den bakre fördelningen över hastigheter. När provtagningsupplösningen ökar, anneal vi denna distribution,
I REF föreslås att LIDAR-objektkandidaterna anpassas på ett grovt till fint sätt med hjälp av glödgade dynamiska histogram för att få exakt position och hastighet.
Combining 3D Shape, Color, and Motion for Robust Anytime Tracking
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}