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作者：易可夫;文昭程;胡荣东;
单位：长沙理工大学交通运输工程学院;长沙理工大学汽车与机械工程学院;长沙智能驾驶研究院有限公司;
摘要：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。
关键词：三维多目标跟踪;;关联策略;;激光雷达点云;;不确定度评估;;卡尔曼滤波器;;协方差矩阵;;马氏距离;;匈牙利算法
基金资助：湖南省自然科学基金资助项目（2022JJ30611）;; 国家自然科学基金项目（52002036）;; 长沙市科技计划项目（kh2202002）;; 湖南省教育厅资助科研项目（21B0342）
