論文の概要: S3KF: Spherical State-Space Kalman Filtering for Panoramic 3D Multi-Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.27534v1
• Date: Sun, 29 Mar 2026 06:01:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.010415
• Title: S3KF: Spherical State-Space Kalman Filtering for Panoramic 3D Multi-Object Tracking
• Title（参考訳）: S3KF:パノラマ3次元多物体追跡のための球状状態空間カルマンフィルタ
• Abstract要約: パノラマ多対象追跡は、産業安全監視、広域ロボット認識、大規模ワークスペースにおけるインフラストラクチャライト展開において重要である。 既存の画像平面トラッカーは、カメラ投影に強く結合され、パノラマ画像では信頼性が低い。 回転する電動LiDARとクワッドフィッシュカメラリグをベースとしたパノラマ3次元多物体追跡フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.79542959759503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Panoramic multi-object tracking is important for industrial safety monitoring, wide-area robotic perception, and infrastructure-light deployment in large workspaces. In these settings, the sensing system must provide full-surround coverage, metric geometric cues, and stable target association under wide field-of-view distortion and occlusion. Existing image-plane trackers are tightly coupled to the camera projection and become unreliable in panoramic imagery, while conventional Euclidean 3D formulations introduce redundant directional parameters and do not naturally unify angular, scale, and depth estimation. In this paper, we present $\mathbf{S^3KF}$, a panoramic 3D multi-object tracking framework built on a motorized rotating LiDAR and a quad-fisheye camera rig. The key idea is a geometry-consistent state representation on the unit sphere $\mathbb{S}^2$, where object bearing is modeled by a two-degree-of-freedom tangent-plane parameterization and jointly estimated with box scale and depth dynamics. Based on this state, we derive an extended spherical Kalman filtering pipeline that fuses panoramic camera detections with LiDAR depth observations for multimodal tracking. We further establish a map-based ground-truth generation pipeline using wearable localization devices registered to a shared global LiDAR map, enabling quantitative evaluation without motion-capture infrastructure. Experiments on self-collected real-world sequences show decimeter-level planar tracking accuracy, improved identity continuity over a 2D panoramic baseline in dynamic scenes, and real-time onboard operation on a Jetson AGX Orin platform. These results indicate that the proposed framework is a practical solution for panoramic perception and industrial-scale multi-object tracking.The project page can be found at https://kafeiyin00.github.io/S3KF/.
• Abstract（参考訳）: パノラマ多対象追跡は、産業安全監視、広域ロボット認識、大規模ワークスペースにおけるインフラストラクチャライト展開において重要である。 これらの設定では、センシングシステムは、広視野の歪みと閉塞の下で、全周のカバレッジ、計量幾何学的手がかり、安定したターゲットアソシエーションを提供する必要がある。 既存の画像平面トラッカーはカメラ投影と密結合しており、パノラマ画像では信頼性が低いが、従来のユークリッド3次元定式化では冗長な方向パラメータを導入し、角、スケール、深さ推定を自然に統一しない。 本稿では,電動回転LiDARとクワッドフィッシュカメラを用いたパノラマ3D多物体追跡フレームワークである$\mathbf{S^3KF}$を提案する。 鍵となるアイデアは、単位球面 $\mathbb{S}^2$ 上の幾何整合状態表現である。 この状態に基づいて,マルチモーダルトラッキングのためのパノラマカメラ検出とLiDAR深度観測を融合した拡張球面カルマンフィルタパイプラインを導出する。 さらに、共有グローバルLiDARマップに登録されたウェアラブルローカライゼーションデバイスを用いて、地図ベースの地中構造生成パイプラインを構築し、モーションキャプチャーインフラストラクチャなしで定量的な評価を可能にする。 動的シーンにおける2次元パノラマベースライン上のアイデンティティ連続性の向上,Jetson AGX Orinプラットフォーム上でのリアルタイムオンボード操作,などである。 これらの結果から,提案フレームワークはパノラマ認識と産業用マルチオブジェクト追跡の実践的ソリューションであり,プロジェクトページはhttps://kafeiyin00.github.io/S3KF/で見ることができる。

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