项目背景
智能网联汽车在一定程度上代替驾驶员的部分行为，有效减少由人为因素引起的交通事故，降低驾驶员的劳动强度，提升车辆安全性。智能网联汽车所涉及的三大核心技术包括：环境感知、路径规划和决策控制。环境感知是路径规划和决策控制的基础，是实现自动驾驶的前提条件。
汽车在定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）的同时，对多个移动目标进行跟踪（Multi-Object Tracking, MOT）则是自动驾驶环境感知的核心任务之一，也是环境感知领域的研究重点和难点。
SLAM-MOT算法有效决定了智能网联汽车定位的精度以及对环境中动态物体的感知精度，进而影响车辆对所处环境风险程度的判断，最终影响路径规划与决策控制的结果。
项目简介
基于激光雷达点云数据提出一种融合F-LOAM激光里程计和Scan Context回环检测的激光SLAM方法，提升了现有的激光SLAM方法在回环场景下的定位精度。
此外，还提出了基于激光和视觉融合的3D多目标跟踪方法，该方法基于tracking-by-detection范式，在跟踪阶段提出一种新的级联匹配机制，在不使用复杂的代价函数和特征网络的前提下，充分融合了视觉和激光雷达的特点，对动态物体的二维轨迹和三维轨迹进行了精确的融合，减少了ID切换次数并提升了跟踪到的轨迹精度。
图1 激光SLAM方法效果图
图2 基于LiDAR-Camera融合的3D多目标跟踪
技术优势
1. 项目团队开发的激光SLAM方法在仿真实验中相比同类型SLAM方法取得了更高的汽车定位精度，同时具有更快的运行速度。
2. 采用基于特征点的方法计算车辆在一对回环帧之间的位姿约束，在减少运算成本的同时提升了全局位姿优化的效率。
3. 项目团队所提出的基于LiDAR-Camera融合的多目标跟踪方法在世界权威数据集KITTI上取得优异成绩，位列世界第8名，同时在另一权威大型数据集nuScenes上位列第25名。
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