多传感器融合追踪

今天带大家阅读的是发表在 RA-L 22 的文章 DeepFusionMOT: A 3D Multi-Object Tracking Framework Based on Camera-LiDAR

这篇文章的出发点是：相机感知范围广，对部分遮挡不敏感，但无法获取精确的定位；激光雷达感知范围有限，对遮挡敏感，但可以获取准确的三维信息。本文就是研究如何将二者的优点融为一体，打造一个好的追踪器。

SORT 是实时 MOT 的开山之作，是后续许多研究的基础，本文来解读一下发表在 ICIP 16 的 SORT 原论文 SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING。

本文总结了自动驾驶感知领域一些口碑不错会议的投稿和接收时间，并给出了按最近投稿时间的排序，供投稿和准备参考。

V2X-Seq是发表在 CVPR 2023 的一篇数据集论文，该数据集可用于做车路协同 追踪/轨迹预测，本人在研究多传感器融合追踪，今天在此解读一下该论文的追踪部分。

本文是发表在 IROS 2020 的论文 3D Multi-Object Tracking: A Baseline and New Evaluation Metrics 的学习笔记。

本文回顾了概率论的一些基础知识，包括随机变量、概率密度函数、贝叶斯公式、无偏估计、独立性和相关性、高斯分布等