自动驾驶多传感器融合与目标跟踪全栈技术指南：原理推导与工程实践

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#自动驾驶 #目标跟踪 #人工智能

自动驾驶多传感器融合与目标跟踪全栈技术指南：原理推导与工程实践

在自动驾驶技术架构中，环境感知的准确性与实时性直接影响决策系统的可靠性。本文将深入解析多传感器融合感知框架与目标跟踪核心算法，结合工业级应用场景，分享以下关键技术要点：

多模态传感器特性分析与融合策略

  1. 传感器特性对比

  • 视觉传感器：YOLOv8等算法实现2D/3D检测，受光照影响显著

  • 激光雷达：PointPillars等点云处理方案，硬件成本与计算负载的平衡

  • 毫米波雷达：多普勒效应实现运动目标检测，点云稀疏但测距稳定

  1. 融合架构设计

  • 前融合：BEVFormer等特征级融合方案解析

  • 后融合：Track-to-Track融合中的航迹关联策略

  • 时序对齐：基于硬件同步与软件插值的补偿方法

目标跟踪核心算法推导

  1. 状态估计算法实现

  • 扩展卡尔曼滤波（EKF）在CTRV模型中的应用

  • 无迹卡尔曼滤波（UKF）的Sigma点采样策略

  • 粒子滤波重采样优化：系统资源消耗与精度权衡

  1. 数据关联优化方案

  • 改进匈牙利算法：引入运动一致性约束

  • 概率数据关联（PDA）中的门限阈值设置原则

  • 多假设跟踪（MHT）的假设树剪枝策略

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