隨著智能汽車的不斷發(fā)展，其對周圍環(huán)境的感知需求日益增加。在環(huán)境感知算法中，多目標(biāo)跟蹤算法是重要的組成部分之一，其為智能汽車的軌跡規(guī)劃與決策提供了必要的環(huán)境信息。相較于智能車輛上的攝像頭與毫米波雷達(dá)，激光雷達(dá)具有感知精度高、對光照和天氣適應(yīng)能力強(qiáng)等特點，受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。

跟蹤算法主要目的是將前后幀目標(biāo)檢測結(jié)果進(jìn)行匹配，進(jìn)而實現(xiàn)對目標(biāo)狀態(tài)的連續(xù)感知?，F(xiàn)有3D多目標(biāo)跟蹤算法由數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法結(jié)合濾波算法組成。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法主要解決目標(biāo)間的關(guān)聯(lián)問題，濾波算法主要解決目標(biāo)的狀態(tài)估計和軌跡更新問題。常見的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法有聯(lián)合概率數(shù)據(jù)互聯(lián)（joint probabilistic data association，JPDA）、多假設(shè)跟蹤（multiple hypothesis tracking，MHT）、全局最近鄰關(guān)聯(lián)（global nearest neighbor，GNN）等。常見的濾波算法有卡爾曼濾波（Kalman filter，KF）系列、粒子濾波（particle filter，PF）以及適應(yīng)目標(biāo)機(jī)動工況的交互多模型算法（interacting multiple model，IMM）等。

現(xiàn)有的3D多目標(biāo)跟蹤方法，例如文獻(xiàn)［8］~文獻(xiàn)［12］中基于檢測的跟蹤，將檢測算法與跟蹤算法耦合，整體精度較高。但由于跟蹤算法精度依賴于檢測算法的精度，將檢測算法與跟蹤算法耦合會掩蓋跟蹤算法本身的精度，無法確定是由于先進(jìn)的感知算法帶來的跟蹤性能提升還是由于跟蹤算法的改進(jìn)帶來的性能提升。同時這樣的耦合所帶來的性能提升是以整個系統(tǒng)的復(fù)雜性和計算成本為代價的，例如文獻(xiàn)［8］~文獻(xiàn)［13］中方法具有較好的性能精度，但其系統(tǒng)的整體復(fù)雜度較高，無法滿足高實時性的需求。

針對上述問題，本文中提出了一種基于激光雷達(dá)的3D實時車輛跟蹤方法。使用GNN算法作為數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，并通過雙波門設(shè)計，提升了算法精度與速度。同時為消除檢測與跟蹤算法的耦合關(guān)系，采用目標(biāo)位置信息與目標(biāo)體積信息作為關(guān)聯(lián)向量，并使用馬氏距離作為關(guān)聯(lián)距離以提升關(guān)聯(lián)的準(zhǔn)確性。最后使用3DIMM?KF算法，保證對機(jī)動目標(biāo)的跟蹤，實現(xiàn)了一個魯棒性強(qiáng)、實時性好的跟蹤系統(tǒng)。

跟蹤系統(tǒng)設(shè)計

本文中提出的基于激光雷達(dá)的3D實時車輛跟蹤系統(tǒng)，由3個部分組成：（1）使用雙波門GNN的前后幀目標(biāo)關(guān)聯(lián)模塊；（2）使用3DKF實現(xiàn)的IMM跟蹤濾波器；（3）結(jié)合歷史軌跡信息的跟蹤軌跡生成和消亡管理器。其整體系統(tǒng)流程如圖1所示。

圖1 跟蹤系統(tǒng)流程圖

檢測結(jié)果獲取

隨著智能車輛檢測算法的不斷發(fā)展，不斷涌現(xiàn)出性能優(yōu)異的檢測算法，例如文獻(xiàn)［14］~文獻(xiàn)［16］。本文中采用文獻(xiàn)［16］中所提出的檢測算法，未進(jìn)行任何改動。該檢測算法并不具有領(lǐng)先的性能，目前其精度在KITTI的基準(zhǔn)測試榜單中為75.64%，相較于主流檢測方法有5%以上的精度差距。采用該算法是因為其算法開源且傳播廣泛，能更加體現(xiàn)出所提跟蹤算法的綜合優(yōu)勢。

同時為保證跟蹤算法的通用性，本文中不使用除3D檢測框結(jié)果以外的信息。對于k時刻的檢測結(jié)果z（k），有z（k）=（x，y，z，l，w，h，θ），其中（x，y，z）為3D檢測框中心點的三維坐標(biāo)，（l，w，h）為3D檢測框的長寬高，θ為3D檢測框朝向角。

雙波門GNN關(guān)聯(lián)算法

在常用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法中，GNN算法是一種不考慮干擾的關(guān)聯(lián)算法，直接將濾波算法預(yù)測結(jié)果與最相似的檢測目標(biāo)關(guān)聯(lián)。而JPDA與MHT綜合考慮了環(huán)境中的雜波干擾，與GNN算法相比，優(yōu)勢是關(guān)聯(lián)精準(zhǔn)更高，劣勢是速度較慢。

激光雷達(dá)原始點云數(shù)據(jù)量龐大，每幀多達(dá)數(shù)萬個檢測點，但經(jīng)過目標(biāo)檢測后，跟蹤算法的輸入僅有數(shù)十個檢測框。環(huán)境干擾對跟蹤算法的影響已降到較低水平，在這種情況下GNN算法結(jié)構(gòu)簡單、速度較快的優(yōu)勢便體現(xiàn)出來，因此本文中選擇GNN關(guān)聯(lián)算法作為基礎(chǔ)的關(guān)聯(lián)算法。

關(guān)聯(lián)向量與關(guān)聯(lián)距離

在GNN關(guān)聯(lián)算法中，如何綜合評價前后幀目標(biāo)間的相似度對關(guān)聯(lián)算法十分重要，文獻(xiàn)［11］~文獻(xiàn)［17］中使用的關(guān)聯(lián)向量不包含物體的3D信息，文獻(xiàn)［18］中使用的關(guān)聯(lián)向量除物體3D信息外還包含目標(biāo)點云的反射強(qiáng)度信息。要提升相似度計算的全面性和綜合性，需盡可能增多關(guān)聯(lián)向量中包含的特征信息，但為保證跟蹤算法的通用性，一些特殊的關(guān)聯(lián)信息應(yīng)該予以排除。由上述兩點考慮，本文中選擇（x，y，z，l，w，h）作為關(guān)聯(lián)向量。對于朝向角θ，其滿足上述兩點的要求，但是由于3D檢測對于物體的朝向信息容易發(fā)生混亂，實驗過程中發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)向量中加入朝向角θ，反而會導(dǎo)致跟蹤精度的下降，因此在關(guān)聯(lián)向量中去除朝向角θ。

對于關(guān)聯(lián)距離的計算方式，文獻(xiàn)［11］和文獻(xiàn)［12］中選用歐式距離進(jìn)行計算。歐氏距離計算方便，直接反映了兩個物體間的空間距離。然而歐式距離對關(guān)聯(lián)向量中的各個參數(shù)進(jìn)行等權(quán)重的計算，無法評判不同參數(shù)的不同重要性，因此本文中選用以協(xié)方差作為權(quán)重的馬氏距離進(jìn)行計算［19］，從而能更好區(qū)分目標(biāo)間的相似度。

雙波門算法

如圖1所示，檢測結(jié)果在進(jìn)行關(guān)聯(lián)匹配前，需要進(jìn)行波門的驗證。波門是以預(yù)測狀態(tài)為中心的判定區(qū)域，只有落入波門內(nèi)的檢測，才會執(zhí)行后續(xù)關(guān)聯(lián)算 法。而GNN算法匹配邏輯簡單，波門設(shè)置方式對算法精度影響較大。以往算法只設(shè)置一道波門進(jìn)行濾波，導(dǎo)致對目標(biāo)距離信息的判定不夠全面，同時在單波門的情況下對所有目標(biāo)進(jìn)行馬氏距離的計算判定會耗費大量算力，導(dǎo)致算法實時性下降。針對以上問題，提出雙波門濾波方法，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。首先使用歐式距離γe作為閾值，進(jìn)行歐式波門的篩選。此次篩選僅對空間坐標(biāo)（x，y，z）進(jìn)行篩選，將在空間距離上大于閾值的觀測值進(jìn)行去除。

隨后使用馬氏距離作為馬氏波門的閾值 γm，對滿足歐式波門的檢測結(jié)果再進(jìn)行馬氏距離的計算，濾除符合歐式波門但不符合馬氏波門的檢測。

式中：v′′（k）為 v（k）去除朝向角 θ 的新息；S′′（k）為 S（k）去除朝向角θ對應(yīng)維度后的協(xié)方差。

圖2 雙波門示意圖

通過進(jìn)行雙波門設(shè)置可有效濾除雜波干擾，提升算法精度。在算法速度上，通過歐式波門設(shè)置減少了較為費時的馬氏距離計算次數(shù)，同時雙波門設(shè)置的兩次濾波減少了最終馬氏波門內(nèi)需進(jìn)行關(guān)聯(lián)匹配的目標(biāo)數(shù)量，減少了關(guān)聯(lián)匹配的計算次數(shù)，從兩方面綜合提升了算法速度。

關(guān)聯(lián)匹配

在進(jìn)行雙波門濾波后，對滿足雙波門閾值的檢測進(jìn)行關(guān)聯(lián)匹配。若幾個較近的軌跡波門內(nèi)不存在相互干擾的檢測結(jié)果，則使用波門內(nèi)馬氏距離最近的檢測目標(biāo)作為匹配目標(biāo)。如存在如圖3所示的復(fù)雜情況，即預(yù)測位置P2其馬氏波門內(nèi)的檢測z2與預(yù)測位置P1的距離最近，檢測z3與預(yù)測位置P3距離最近的情況，則使用匈牙利算法作為匹配算法，將其代價矩陣定義為Cmn（m為已有軌跡數(shù)，n為所有檢測數(shù)），其中元素為cij。

圖 3 關(guān)聯(lián)示意圖

IMM跟蹤器設(shè)計

現(xiàn)實中，實際車輛的運動如換道、超車等為機(jī)動狀態(tài)，是幾個運動模型的復(fù)合，因此只采用單一運動模型的KF濾波器無法適應(yīng)該種情況。針對此類問題，使用可以應(yīng)對機(jī)動目標(biāo)情況的IMM算法，將多個濾波器結(jié)合起來進(jìn)行跟蹤。 

運動模型的選定

IMM算法是通過考慮多個模型的交互轉(zhuǎn)換來實現(xiàn)機(jī)動目標(biāo)跟蹤，使用時需要選定多個模型。而常用模型如勻速模型（constant velocity，CV）、勻轉(zhuǎn)速模型（constant turn rate，CTR）、勻轉(zhuǎn)速與速度模型（constant turn rate and velocity，CTRV）等都是針對點 目標(biāo)的運動情況，其狀態(tài)向量中不包含3D信息，只針對2D信息進(jìn)行計算。由于沒有針對3D物體的跟蹤模型，本文中針對3D物體的運動特點提出使用3D CTR模型與3D CV模型的IMM?KF算法。

狀態(tài)交互

定義模型間轉(zhuǎn)移概率矩陣為P，其中元素pij為從第i個運動模型轉(zhuǎn)移到第j個模型的概率。

KF濾波狀態(tài)更新

最終估計

軌跡管理 

由于檢測算法會產(chǎn)生誤檢和漏檢，為消除其對跟蹤算法的影響，建立軌跡管理模塊對軌跡的生成和消亡進(jìn)行管理。本文中采用基于歷史軌跡信息的軌跡管理器，其依托于歷史軌跡的跟蹤信息對軌跡的生成和消亡進(jìn)行管理。對于軌跡的生成，由于檢測算法會出現(xiàn)誤檢，因此不能直接將新目標(biāo)當(dāng)作軌跡起始。設(shè)置閾值fs與fmin，當(dāng)在連續(xù)fs幀中，新目標(biāo)能夠成功關(guān)聯(lián)fmin幀，即判定新軌跡確認(rèn)。通過合適的fs與fmin閾值設(shè)定，即可有效消除檢測中誤檢的影響，準(zhǔn)確生成軌跡。對于軌跡消亡采取類似的閾值fd與fmax，在連續(xù)的fd幀中，已有軌跡fmax幀沒有關(guān)聯(lián)到檢測，即將該軌跡刪除實現(xiàn)軌跡的消亡。

為了驗證上述所提出的跟蹤方法在實際復(fù)雜環(huán)境中的跟蹤性能，在公開數(shù)據(jù)集KITTI上對算法進(jìn)行評估，同時在無人車實驗平臺上進(jìn)行真實道路環(huán)境中的算法驗證。

離線實驗

數(shù)據(jù)集

本文中采用KITTI的跟蹤數(shù)據(jù)集，其數(shù)據(jù)集分為包含真值數(shù)據(jù)的21個序列共8008幀訓(xùn)練數(shù)據(jù)和不包含真值數(shù)據(jù)的29個序列共11095幀測試數(shù)據(jù)。本文中對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行了訓(xùn)練集和驗證集的分割，并依據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)，使用1、6、8、10、12、13、14、15、16、18、19序列進(jìn)行驗證。

評價方法

在文獻(xiàn)［11］和文獻(xiàn)［12］中評價跟蹤精度所使用的速度誤差和航向角誤差，更適合單目標(biāo)跟蹤，無法綜合評價多目標(biāo)跟蹤的精度。因此本文中采用多目標(biāo)跟蹤指標(biāo)（multiple object tracking，MOT）、包含多目標(biāo)跟蹤準(zhǔn)確度（multiple object tracking accuracy，MOTA）、多目標(biāo)跟蹤精度（multiple object tracking precision，MOTP）、跟蹤ID切換數(shù)（ID switch，IDS）和跟蹤軌跡的中斷數(shù)（fragmentations，F(xiàn)RAG）等。

其中MOTA是綜合評價跟蹤軌跡精確性的指標(biāo)，其反映了誤檢、漏檢和軌跡切換數(shù)在整體跟蹤真值中的比例。

MOTA、MOTP值越大跟蹤結(jié)果越好，IDS、FRAG值越小跟蹤結(jié)果越好。KITTI數(shù)據(jù)集的官方評價是以2D的形式實現(xiàn)的，對于3D跟蹤則將其投影到2D圖像中再進(jìn)行評價。這種評價方式對于3D跟蹤是不合適的，在3D跟蹤結(jié)果中微小的差異可能會導(dǎo)致2D的結(jié)果發(fā)生巨大的變化，因此本文中將MOTA與MOTP的評價計算改為3D匹配的方式。

實驗結(jié)果

使用在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中劃分出來的驗證集對算法性能進(jìn)行驗證，其結(jié)果如表1所示。由表1可知，在主要的跟蹤指標(biāo)MOTA上對比算法mmMOT與FANTrack高了7%，而在MOTP與FRAG指標(biāo)上較最好的mmMOT算法差距并不大，僅在IDS指標(biāo)上效果較差。在這樣的結(jié)果下，本文中算法實時性達(dá)到266.1FPS，比FANTrack算法快了11.5倍，比mmMOT算法快55.4倍，所提出的跟蹤算法完全滿足智能駕駛實時性的需求。

選擇KITTI訓(xùn)練集序列9進(jìn)行跟蹤，可視化結(jié)果如圖4所示。圖4（a）為3D視角下的跟蹤結(jié)果，分別顯示了檢測結(jié)果與跟蹤結(jié)果，同時對每個跟蹤軌跡分配了編號。圖4（b）~圖4（e）驗證了所提出的跟蹤算法對車輛目標(biāo)跟蹤效果。對照右側(cè)的場景圖片，可以看到在自車前方編號為T279和T217的兩輛車輛在整個跟蹤過程中都保持了跟蹤編號不變，驗證了所提出的跟蹤算法具有穩(wěn)定跟蹤目標(biāo)的能力。

圖4 跟蹤結(jié)果

如圖4（b）右側(cè)的場景圖片所示，第170幀中有效的檢測目標(biāo)只有T279和T217兩輛車，但檢測算法輸出了多個誤檢目標(biāo)。此時，在圖4（b）左側(cè)的跟蹤結(jié)果視圖中所提出的跟蹤算法有效濾除了誤檢目標(biāo)，生成了正確的軌跡。此種情況在圖4（c）~圖4（e）中也有出現(xiàn)，綜合驗證了所提出跟蹤算法所具有的優(yōu)秀關(guān)聯(lián)能力。

對比實驗

為了驗證論文所提方法的有效性，對關(guān)聯(lián)算法、關(guān)聯(lián)向量與關(guān)聯(lián)距離、軌跡管理和波門設(shè)置在KITTI數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了對比實驗，從而驗證提出方法的有效性。

不同的關(guān)聯(lián)算法

對比不同的關(guān)聯(lián)算法，其結(jié)果如表2所示。從中可以看出，使用GNN使得MOTA有了極大的提升，同時也實現(xiàn)了IDS與FRAG最小，僅在MOTP指標(biāo)上較差。正如在1.2節(jié)中所述，在獲得3D檢測結(jié)果后，干擾有了較大的衰減，因此不考慮干擾的GNN關(guān)聯(lián)算法反而更加適應(yīng)此種情況，可以獲得更好的關(guān)聯(lián)結(jié)果。

不同的關(guān)聯(lián)向量與關(guān)聯(lián)距離

對關(guān)聯(lián)向量與關(guān)聯(lián)距離的不同設(shè)置進(jìn)行對比，其結(jié)果如表3所示。從表3中第1組與第4組對比可以看出，馬氏距離可以實現(xiàn)更高的MOTA精度。馬氏距離可以更好地描述關(guān)聯(lián)向量不同信息間的重要程度，使得對目標(biāo)間距離的評價更加準(zhǔn)確。而后3組的實驗對比顯示了單純的增大關(guān)聯(lián)向量維度并不能帶來MOTA精度的提高。第2組與第4組對比可以看出目標(biāo)3D體積信息的添加對關(guān)聯(lián)是有益的。而第3組與第4組對比，朝向角θ的加入，并不能提高M(jìn)OTA精度。本文中認(rèn)為3D檢測算法對目標(biāo)的朝向角敏感度較低，對于同一目標(biāo)在不同幀中的檢測結(jié)果，其朝向角大小可能會發(fā)生180°的突變。朝向角發(fā)生180°突變，其檢測框位置不會發(fā)生變化，然而3D跟蹤的關(guān)聯(lián)距離會產(chǎn)生較大的變化，從而導(dǎo)致關(guān)聯(lián)失敗，因此在關(guān)聯(lián)向量中去除朝向角θ信息反而能帶來MOTA精度的提高。

不同的軌跡管理閾值設(shè)置

在軌跡管理模塊中對比了不同的fs與fmin、fd與fmax參數(shù)值對精度的影響，其結(jié)果如表4所示。對比表4后3組實驗可知，增大對歷史軌跡的判斷范圍，即使軌跡生成和消亡的總體判定比fmin/fs與fmax/fd從2/3下降到3/5，仍可減小IDS與FRAG。而在合適的fs與fd設(shè)置下，將fmin/fs與fmax/fd升至1，如第1組實驗，即可獲得最小的IDS與FRAG。

不同波門算法

對比所提出的雙波門算法與單波門算法的性能，其結(jié)果如表5所示。從表5可知，雙波門算法比單波門算法在MOTA指標(biāo)上有約3%的提高，在MOTP指標(biāo)上也有1.68%的提升，僅在IDS與FRAG上有所下降。除了精度上的提高，在算法運行速度上，由于雙波門算法減小了跟蹤算法的計算量，使跟蹤速度有了較大的提升，F(xiàn)PS上漲了32.92%。

實車驗證

使用如圖5所示的無人車實驗平臺，在實際道路上對跟蹤算法進(jìn)行算法驗證，其結(jié)果如圖6所示。

圖5 無人車實驗平臺

圖6分別展示了兩車相近、兩車相離、兩車發(fā)生遮擋、兩車遮擋結(jié)束4個場景的實景圖和跟蹤結(jié)果。圖6（a）和圖6（b）展示了T2車輛與T4車輛兩車逐漸相近、隨后T2車輛加速駛離的過程。在這個過程中兩車跟蹤框無相交，且跟蹤ID沒有發(fā)生交換，驗證了所提出跟蹤算法在目標(biāo)相近時的多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)能力。圖6（c）和圖6（d）展示了T4車輛被T1車輛遮擋導(dǎo)致檢測結(jié)果消失的情況下，所提出跟蹤算法依然能夠保證對T4車輛的持續(xù)跟蹤，確保在遮擋結(jié)束后跟蹤ID不發(fā)生變化。同時，在圖6（d）中，在T3車輛被T1車輛遮擋導(dǎo)致檢測結(jié)果消失情況下，T3車輛仍存在的跟蹤結(jié)果也證明了所提出跟蹤算法具有的對遮擋目標(biāo)的持續(xù)跟蹤能力。整個跟蹤過程驗證了所提出的跟蹤算法所具有的良好性能和魯棒性。

圖 6 實車數(shù)據(jù)驗證

本文中提出了一種基于激光雷達(dá)的3D實時車輛跟蹤算法。針對3D檢測結(jié)果雜波較少的特點，提出了雙波門GNN作為數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法，有效提升了跟蹤精度和跟蹤速度。同時對關(guān)聯(lián)向量和關(guān)聯(lián)距離進(jìn)行了優(yōu)化，在保證了算法的通用性的前提下提升了跟蹤算法的性能。對于3D機(jī)動目標(biāo)的運動情況，提出了使用3D卡爾曼濾波的IMM算法，保證了對機(jī)動目標(biāo)的跟蹤性能。所提出算法在公開數(shù)據(jù)集KITTI與無人車實驗平臺上經(jīng)過了驗證，表明了算法的高精度和良好的實時性。

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