Online multi-objekt spårning (MOT) är mycket viktigt för hög nivå rumsliga resonemang och vägplanering för autonoma och högautomatiserade fordon. I detta dokument presenterar vi ett modulärt ramverk för spårning av flera objekt (fordon), som kan acceptera objektförslag från olika sensormodaliteter (vision och räckvidd) och ett variabelt antal sensorer, för att producera kontinuerliga objektspår. Detta arbete är en generalisering av MDP ramverket för MOT föreslås av Xiang et al., med några viktiga förlängningar -Först spårar vi objekt över flera kameror och över olika sensormodaliteter. Detta görs genom att samla objektförslag över sensorerna korrekt och effektivt. För det andra, föremålen av intresse (mål) spåras direkt i den verkliga världen. Detta är en avvikelse från traditionella tekniker där objekt helt enkelt spåras i bildplanet. Genom att göra det kan spåren enkelt användas av en autonom agent för navigering och relaterade uppgifter. För att verifiera effektiviteten i vår strategi, testar vi det på verkliga världen motorvägsdata som samlats in från en kraftigt sensoriserad testbädd som kan fånga full-surround information. Vi visar att vårt ramverk är väl lämpat för att spåra föremål genom hela manövrar runt ego-fordonet, varav en del tar mer än några minuter att slutföra. Vi utnyttjar också modulariteten i vårt tillvägagångssätt genom att jämföra effekterna av att inkludera/exkludera olika sensorer, ändra det totala antalet sensorer, och kvaliteten på objektförslag på det slutliga spårningsresultatet. Index Terms-Multi-objekt spårning (MOT), panorama surround beteendeanalys, mycket autonoma fordon, datorseende, sensor fusion, kollision undvikande, vägplanering.
Akshay m.fl. REF utvecklade ett modulärt multiobjektsspårningssystem i realtid för autonoma fordon som fungerar med valfri kombination av sensorer.
No Blind Spots: Full-Surround Multi-Object Tracking for Autonomous Vehicles Using Cameras and LiDARs
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Vehicles', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Vehicles', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}