综述部分📌分配轨道（数据关联）的方法：ThealgorithmofMultipleHypothesisTracking(MHT)(多重假设跟踪)evaluatesthelikelihoodofatargetbasedonasequenceofmeasurements.Thetrackhypothesisforeachcandidateformsatree.Toselectthebesttrackhypothesis,itprunesoutthespurioushypothesesforeachtrackindependentlyanddiscardsthedeleteditems[26,”Mu

​虽然业界有很多的争论，但是LiDAR在目前的L3/L4级自动驾驶系统中依然是不可或缺的传感器，因为它可以提供稠密的3D点云，非常精确的测量物体在3D空间中的位置和形状，而这是摄像头和毫米波雷达很难做到的。那么相应的，基于LiDAR点云的感知算法也就成为了近年来自动驾驶研发的重点之一。与图像的感知算法类似，LiDAR点云的感知算法也分为物体检测（包括跟踪）和语义分割两大类。这篇文章主要关注基于LiDAR点云的物体检测算法，语义分割算法留待以后再做介绍。 很多综述性的文章把LiDAR点云的物体检测算法粗略分为四类：Multi-view方法，Voxel方法，Point方法，以及Point和Voxe

​虽然业界有很多的争论，但是LiDAR在目前的L3/L4级自动驾驶系统中依然是不可或缺的传感器，因为它可以提供稠密的3D点云，非常精确的测量物体在3D空间中的位置和形状，而这是摄像头和毫米波雷达很难做到的。那么相应的，基于LiDAR点云的感知算法也就成为了近年来自动驾驶研发的重点之一。与图像的感知算法类似，LiDAR点云的感知算法也分为物体检测（包括跟踪）和语义分割两大类。这篇文章主要关注基于LiDAR点云的物体检测算法，语义分割算法留待以后再做介绍。 很多综述性的文章把LiDAR点云的物体检测算法粗略分为四类：Multi-view方法，Voxel方法，Point方法，以及Point和Voxe