#Apollo開發者#

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文章目錄

前言

匹配關聯

軌跡記錄

狀態預測

總結

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前言

??????? 見《自動駕駛學習筆記（十一）——高精地圖》

????????見《自動駕駛學習筆記（十二）——定位技術》

????????見《自動駕駛學習筆記（十三）——感知基礎》

????????見《自動駕駛學習筆記（十四）——感知算法》

????????見《自動駕駛學習筆記（十五）——交通燈識別》

????????自動駕駛中的目標跟蹤流程如下圖所示：

匹配關聯

????????匹配關聯的主要目的是：根據運動目標相關的特征值，將障礙物序列中連續幀的同一運動目標關聯起來，得到每頓數據中目標的運動參數，以及相鄰幀間目標的對應關系。

????????相鄰兩個計算周期內檢測到的目標示例如下：

????????以目標的類型、大小、位置等特征值，使用匈牙利算法進行匹配，示例如下：

????????障礙物匹配結果如下：

前一幀	后一幀
1	b
2	c
3	a
4	消失
/	新增d

軌跡記錄

????????根據相鄰幀間目標的對應關系，把每個時刻串聯起來，從而得到障礙物完整的運動軌跡，示例如下。

狀態預測

????????根據目標的軌跡可以計算得到航向，再根據軌跡中每個點的時間戳，可以計算得到目標速度和加速度等狀態信息。

????????預測得到的目標狀態信息可用于卡爾曼濾波算法更新運動狀態，也可用于目標未來走向的預測，示例如下：

總結

????????以上就是本人在學習自動駕駛時，對所學課程的一些梳理和總結。后續還會分享另更多自動駕駛相關知識，歡迎評論區留言、點贊、收藏和關注，這些鼓勵和支持都將成文本人持續分享的動力。

????????另外，如果有同在小伙伴，也正在學習或打算學習自動駕駛時，可以和我一同抱團學習，交流技術。

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