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基于图的多模态传感器融合用于自主驾驶
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新颖的多模态多目标跟踪算法，结合相机与LiDAR数据，利用3D物体检测和聚类技术。该算法实现了动态障碍物的运动估计和轨迹管理，无需依赖地图或车辆姿态，验证结果令人满意。
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关键要点
- 提出了一种新颖的多模态多目标跟踪算法，用于自动驾驶汽车。
- 该算法结合了相机和LiDAR数据，使用3D物体检测器和聚类技术。
- 算法由三个步骤组成：联合过程、扩展卡尔曼滤波器和轨迹管理阶段。
- 该算法不依赖地图或车辆全局姿态的知识，具有较强的适应性。
- 专门针对相机使用3D检测器，对LiDAR传感器类型不敏感。
- 在仿真环境和实际数据中进行验证，结果令人满意。
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