【摘 要】
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智能汽车的环境感知系统通过搭载车载传感器实现智能汽车与周围环境的信息交互,是车辆进行决策规划、控制执行的必要前提。多目标跟踪（Multi-Object Tracking,MOT）能够实现障碍物的检测与轨迹跟踪,是环境感知的关键技术之一。根据车载传感器的类别,可以将多目标跟踪分为两大类:基于激光雷达的多目标跟踪与基于视觉传感器的多目标跟踪。激光雷达价格昂贵且获得的点云数据缺乏稳定性,单目视觉获取的图
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智能汽车的环境感知系统通过搭载车载传感器实现智能汽车与周围环境的信息交互,是车辆进行决策规划、控制执行的必要前提。多目标跟踪（Multi-Object Tracking,MOT）能够实现障碍物的检测与轨迹跟踪,是环境感知的关键技术之一。根据车载传感器的类别,可以将多目标跟踪分为两大类:基于激光雷达的多目标跟踪与基于视觉传感器的多目标跟踪。激光雷达价格昂贵且获得的点云数据缺乏稳定性,单目视觉获取的图像缺少深度信息,无法实现目标在三维世界坐标系下的轨迹跟踪。基于以上问题,本文提出一种成本低廉且符合智能汽车驾驶要求的基于双目视觉的多目标跟踪方法。具体研究内容如下:（1）本文首先分析了主流的多目标跟踪方法,确定了研究方向。然后构建了基于双目视觉的三维多目标跟踪框架,制定了以目标检测、双目立体匹配及坐标转换、数据关联为核心的技术路线。（2）基于智能汽车的驾驶环境,对YOLOv3进行有针对性的训练,训练过后的YOLOv3神经网络能够快速检测到场景中的车辆目标并输出目标的检测框信息,为后文的研究提供可靠的输入。（3）针对单目视觉无法获取深度信息的问题,本文提出了利用双目视觉获取目标深度的想法,并设计了改进的双目立体匹配算法,在传统的AD-Census双目立体匹配算法的基础上,加入了改进的梯度信息,提高了双目立体匹配算法的精度。同时,利用引导滤波的方法对聚合后的代价进行滤波,而后计算视差,更好地保留了深度图的边缘信息。经过实验证明,改进的双目立体匹配算法求得的视差图误差更小,具有更高的匹配精度。（4）基于经典的实时在线多目标跟踪方法Deep SORT提出了分层数据关联的方法,采用分层递进的方式,依次计算外观相似度代价矩阵、二维IOU相似度代价矩阵和三维位置相似度代价矩阵,并通过匈牙利算法实现目标和轨迹之间的关联。利用KITTI数据集的跟踪数据对提出的算法进行验证,结果表明通过加入三维位置信息能够实现目标在三维世界坐标系下的跟踪,且分层数据关联使得跟踪的准确度和稳定性优于传统算法。
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