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multi_object_tracker#

目的#

検出の結果を時系列で処理します。主な目的はIDを付与し、速度を推定することです。

内部処理/アルゴリズム#

このマルチオブジェクトトラッカーは、データ関連付けとEKFで構成されています。

multi_object_tracker_overview

データ関連付け#

データ関連付けは、最小コスト最大フロー問題と呼ばれる最大スコアマッチングを実行します。 このパッケージでは、mussp[1]がソルバーとして使用されています。 さらに、観測値をトレーサーに関連付ける際に、データ関連付けには、BEVからのオブジェクトの領域、マハラノビス距離、および最大距離などのゲートがあります。クラスラベルによって異なります。

EKFトラッカー#

歩行者、自転車（オートバイ）、乗用車、および不明に対するモデルがあります。 歩行者または自転車トラッカーは、それぞれ対応するEKFモデルと同時に実行され、歩行者トラッキングと自転車トラッキング間の遷移を可能にします。 トラックやバスなどの大型車両については、乗用車と区別が困難で、安定していないため、乗用車と大型車両に別のモデルを用意しています。そのため、乗用車と大型車両に別々のモデルを用意し、これらをそれぞれのEKFモデルと同時に実行して安定性を確保しています。

入出力#

入力#

複数の入力が、入力チャネルパラメーター（以下に記載）で事前に定義されており、入力を構成できます

名前 タイプ 説明
selected_input_channels std::vector<std::string> チャネル名の配列
  • デフォルト値: selected_input_channels:="['detected_objects']", マージされたDetectedObjectメッセージ
  • 複数入力例: selected_input_channels:="['lidar_centerpoint','camera_lidar_fusion','detection_by_tracker','radar_far']"

出力#

名前 型 説明
~/output autoware_perception_msgs::msg::TrackedObjects 追跡対象オブジェクト

パラメータ#

入力チャネルパラメータ#

Name Type Description Default Range
topic string The ROS topic name for the input channel. /perception/object_recognition/detection/objects N/A
can_spawn_new_tracker boolean Indicates if the input channel can spawn new trackers. True N/A
optional.name string The name of the input channel. detected_objects N/A
optional.short_name string The short name of the input channel. all N/A

コアパラメータ#

Name Type Description Default Range
car_tracker string Tracker model for car class. multi_vehicle_tracker N/A
truck_tracker string Tracker model for truck class. multi_vehicle_tracker N/A
bus_tracker string Tracker model for bus class. multi_vehicle_tracker N/A
trailer_tracker string Tracker model for trailer class. multi_vehicle_tracker N/A
pedestrian_tracker string Tracker model for pedestrian class. pedestrian_and_bicycle_tracker N/A
bicycle_tracker string Tracker model for bicycle class. pedestrian_and_bicycle_tracker N/A
motorcycle_tracker string Tracker model for motorcycle class. pedestrian_and_bicycle_tracker N/A
publish_rate float Timer frequency to output with delay compensation. 10.0 N/A
world_frame_id string Object kinematics definition frame. map N/A
enable_delay_compensation boolean If True, tracker use timers to schedule publishers and use prediction step to extrapolate object state at desired timestamp. False N/A
publish_processing_time boolean Enable to publish debug message of process time information. False N/A
publish_tentative_objects boolean Enable to publish tentative tracked objects, which have lower confidence. False N/A
publish_debug_markers boolean Enable to publish debug markers, which indicates association of multi-inputs, existence probability of each detection. False N/A
diagnostics_warn_delay float Delay threshold for warning diagnostics in seconds. 0.5 N/A
diagnostics_error_delay float Delay threshold for error diagnostics in seconds. 1.0 N/A
Name Type Description Default Range
------------------- -------- -------------------------------------------------------------------------------------------------- ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ---------
can_assign_matrix array Assignment table for data association. [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1] N/A
max_dist_matrix array Maximum distance table for data association. [4.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 4.0, 2.0, 5.0, 5.0, 5.0, 1.0, 1.0, 1.0, 4.0, 2.0, 5.0, 5.0, 5.0, 1.0, 1.0, 1.0, 4.0, 2.0, 5.0, 5.0, 5.0, 1.0, 1.0, 1.0, 4.0, 2.0, 5.0, 5.0, 5.0, 1.0, 1.0, 1.0, 3.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 3.0, 3.0, 2.0, 3.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 3.0, 3.0, 2.0, 2.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 3.0, 3.0, 2.0] N/A
max_area_matrix array Maximum area table for data association. [100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 100.0, 12.1, 12.1, 36.0, 60.0, 60.0, 10000.0, 10000.0, 10000.0, 36.0, 12.1, 36.0, 60.0, 60.0, 10000.0, 10000.0, 10000.0, 60.0, 12.1, 36.0, 60.0, 60.0, 10000.0, 10000.0, 10000.0, 60.0, 12.1, 36.0, 60.0, 60.0, 10000.0, 10000.0, 10000.0, 2.5, 10000.0, 10000.0, 10000.0, 10000.0, 2.5, 2.5, 1.0, 2.5, 10000.0, 10000.0, 10000.0, 10000.0, 2.5, 2.5, 1.0, 2.0, 10000.0, 10000.0, 10000.0, 10000.0, 1.5, 1.5, 1.0] N/A
min_area_matrix array Minimum area table for data association. [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.6, 3.6, 6.0, 10.0, 10.0, 0.0, 0.0, 0.0, 6.0, 3.6, 6.0, 10.0, 10.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.0, 3.6, 6.0, 10.0, 10.0, 0.0, 0.0, 0.0, 10.0, 3.6, 6.0, 10.0, 10.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.1, 0.1, 0.1, 0.001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.1, 0.1, 0.1, 0.001, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.1, 0.1, 0.1] N/A
max_rad_matrix array Maximum angle table for data association. [3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 1.047, 1.047, 1.047, 1.047, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 1.047, 1.047, 1.047, 1.047, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 1.047, 1.047, 1.047, 1.047, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 1.047, 1.047, 1.047, 1.047, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15, 3.15] N/A
min_iou_matrix array A matrix that represents the minimum Intersection over Union (IoU) limit allowed for assignment. [0.0001, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.2, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.3, 0.3, 0.3, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.3, 0.3, 0.3, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.3, 0.3, 0.3, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.0001] N/A

シミュレーションパラメータ#

Name Type Description Default Range
car_tracker string Tracker model for car class. pass_through_tracker N/A
truck_tracker string Tracker model for truck class. pass_through_tracker N/A
bus_tracker string Tracker model for bus class. pass_through_tracker N/A
pedestrian_tracker string Tracker model for pedestrian class. pass_through_tracker N/A
bicycle_tracker string Tracker model for bicycle class. pass_through_tracker N/A
motorcycle_tracker string Tracker model for motorcycle class. pass_through_tracker N/A

想定/既知の制限#

モデル解説を参照してください。

(オプション) エラー検出とハンドリング#

(オプション) パフォーマンスの特性評価#

muSSPの評価#

当社の実績によると、muSSPは行列サイズが100を超えると通常のSSPよりも高速になります。

95%スパースityで変化する行列サイズの実行時間。実際のデータでは、スパースityは多くの場合95%前後にあります。 mussp_evaluation1

行列サイズ100でスパースityを変化させた場合の実行時間。 mussp_evaluation2

(オプション) 参考文献/外部リンク#

このパッケージは外部コードを使用しています。

名称 ライセンス オリジナルリポジトリ
muSSP Apache-2.0 https://github.com/yu-lab-vt/muSSP

[1] C. Wang, Y. Wang, Y. Wang, C.-t. Wu, and G. Yu, “muSSP: 高速汎用的最小コストフローアルゴリズム” NeurIPS, 2019

(任意) 今後の拡張／未実装部分#