arXiv Robotics· Zhongyuan Liu, Shaonan Yu, Jianping Li, Pengfei Wan, Xinhang Xu, Pengfei Wang, Maggie Y. Gao, Lihua Xie·· 3 小时前AI 评分34
S3KF：面向全景3D多目标跟踪的球面状态空间卡尔曼滤波
S3KF: Spherical State-Space Kalman Filtering for Panoramic 3D Multi-Object Tracking
AI 导读
S3KF 是一个基于旋转式 LiDAR 与四鱼眼相机组的全景 3D 多目标跟踪框架，在单位球面上用两自由度切平面参数化建模目标方位，并与框尺度、深度动态联合估计。其扩展球面卡尔曼滤波融合全景相机检测与 LiDAR 深度观测，自采集真实序列上实现分米级平面跟踪精度，动态场景中身份连续性优于 2D 全景基线，并可在 Jetson AGX Orin 上实时运行。
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