論文の概要: Multi-Object Tracking with Camera-LiDAR Fusion for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04112v1
• Date: Wed, 6 Mar 2024 23:49:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 15:44:03.619352
• Title: Multi-Object Tracking with Camera-LiDAR Fusion for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: カメラLiDARフュージョンを用いた自律走行用多物体追跡
• Authors: Riccardo Pieroni, Simone Specchia, Matteo Corno, Sergio Matteo Savaresi
• Abstract要約: 提案したMOTアルゴリズムは、3段階のアソシエーションプロセスと、検出された動的障害物の運動を推定する拡張カルマンフィルタと、トラック管理フェーズとを備える。 多くの最先端のマルチモーダルMOTアプローチとは異なり、提案アルゴリズムはエゴのグローバルなポーズの地図や知識に依存しない。 このアルゴリズムはシミュレーションと実世界のデータの両方で検証され、良好な結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8356765961526956
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel multi-modal Multi-Object Tracking (MOT) algorithm for self-driving cars that combines camera and LiDAR data. Camera frames are processed with a state-of-the-art 3D object detector, whereas classical clustering techniques are used to process LiDAR observations. The proposed MOT algorithm comprises a three-step association process, an Extended Kalman filter for estimating the motion of each detected dynamic obstacle, and a track management phase. The EKF motion model requires the current measured relative position and orientation of the observed object and the longitudinal and angular velocities of the ego vehicle as inputs. Unlike most state-of-the-art multi-modal MOT approaches, the proposed algorithm does not rely on maps or knowledge of the ego global pose. Moreover, it uses a 3D detector exclusively for cameras and is agnostic to the type of LiDAR sensor used. The algorithm is validated both in simulation and with real-world data, with satisfactory results.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、カメラとLiDARデータを組み合わせた自動運転車のための新しいマルチモーダルマルチオブジェクトトラッキング(MOT)アルゴリズムを提案する。 カメラフレームは最先端の3Dオブジェクト検出器で処理されるのに対し、古典的なクラスタリング技術はLiDAR観測に使用される。 提案したMOTアルゴリズムは、3段階のアソシエーションプロセスと、検出された動的障害物の運動を推定する拡張カルマンフィルタと、トラック管理フェーズとを備える。 EKF運動モデルは、観測対象の電流測定された相対位置と向きと、エゴ車両の縦・角速度を入力として要求する。 多くの最先端のマルチモーダルMOTアプローチとは異なり、提案アルゴリズムはエゴのグローバルなポーズの地図や知識に依存しない。 さらに、カメラ専用の3D検出器を使用し、使用するLiDARセンサーの種類に依存しない。 このアルゴリズムはシミュレーションと実世界のデータの両方で検証され、良好な結果が得られる。

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