本研究提出了一种简单实时的 3D 多目标跟踪系统，使用 3D Kalman 过滤器和匈牙利算法实现状态估计和数据关联，并提出了一种新的 3D MOT 评估工具以及三种新的评估指标。该方法在 KITTI 上表现出强大的 3D MOT 性能，并以 207.4 FPS 的速度运行。

Aug, 2020

3D 多目标跟踪是自动驾驶领域中的一个重要问题，本文对该领域的研究现状进行了综述和总结，提出了未来的研究方向，包括问题界定、分类、方法论、挑战、实验指标和数据集等方面的系统讲解和比较，为未来的研究提供了指导。

Sep, 2023

本文总结了目前三维多目标跟踪方法并提出了 SimpleTrack 算法，指出了现有方法的缺陷并为其提出改进方案；在 Waymo Open Dataset 和 nuScenes 数据集上得到了新的最佳结果。本文还分析了现有数据集对算法真实能力的反映以及剩余失败情况的分布和原因，并提出了未来三维多目标跟踪的研究方向。

Nov, 2021

本文介绍了一种新的多目标跟踪方法 EagerMOT，它使用深度传感器和相机来融合对目标的观察，以实现对移动机器人周围物体在三维空间和时间上的定位，实验表明 EagerMOT 方法在 KITTI 和 NuScenes 数据集上达到了先进水平。

Apr, 2021

使用 2D 检测从单目相机提出了一种三维多目标跟踪（MOT）解决方案，该解决方案在自动启动 / 终止跟踪，解决外观再出现和遮挡方面具有重要作用。

May, 2024

本篇研究论文提出了一种基于学习的三维多目标跟踪方法，在公共数据集 nuScenes 上取得了近年来最好的性能表现，采用的关键技术包括神经消息传递网络、数据关联和轨迹稳定性的处理。

Apr, 2021

本文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。通过使用先进的 3D 物体检测器处理相机帧，以及使用经典的聚类技术处理 LiDAR 观察数据。该算法由三个步骤的联合过程、用于估计每个检测到的动态障碍物运动的扩展卡尔曼滤波器，以及轨迹管理阶段组成。与大多数先进的多模态目标跟踪方法不同，该算法不依赖地图或车辆全局姿态的知识。此外，它专门针对相机使用 3D 检测器，并且对使用的 LiDAR 传感器类型不敏感。该算法在仿真环境和实际数据中进行验证，并且结果令人满意。

Mar, 2024

提出了一种基于 Transformer 的多模态传感器输入的端到端多目标跟踪算法（MotionTrack），它由基于 Transformer 的数据关联（DA）模块和基于 Transformer 的查询增强模块组成，同时实现了多目标检测（MOD）。MotionTrack 及其变体在 nuScenes 数据集上获得更好的结果（AMOTA 得分为 0.55），与 AB3DMOT、CenterTrack 和概率 3D 卡尔曼滤波器等经典基线模型相比有着更好的表现。

Jun, 2023

该研究提出了一个通用的、传感器无关的多模态多目标跟踪框架，通过在数据关联过程中编码点云的深度表示，使每种模态能够独立执行其职能以保证其可靠性，并通过新型的多模态融合模块进一步提高其精度。该框架在 KITTI 基准上的表现达到了最新水平。

Sep, 2019

本文介绍了一种在线目标跟踪方法，采用卡尔曼滤波器估算对象状态，并测量预测对象状态和当前检测数据之间的马氏距离以进行数据关联，该方法在 NuScenes Tracking Challenge 中表现优异。

Jan, 2020