# Lidar-object-tracking

**Repository Path**: hgy_rick/lidar-object-tracking

## Basic Information

- **Project Name**: Lidar-object-tracking
- **Description**: 一个Delft大学的硕士论文代码，正在重构，应用到custom场景
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-01-24
- **Last Updated**: 2022-04-23

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## Tracking and Planning

快速进行中...	

### TODO

- [x] 重构跟踪部分代码 (see ```src/object_tracking/mytracking```)
- [x] 简单加入了轨迹预测
- [x] 根据轨迹发布cost map
- [x] 代码可编译
- [x] 代码调试正常运行(2022.3.5)
- [x] 多目标场景(kitti)下测试(2022.3.9)
- [x] 真实环境测试(天安楼下 2022.3.10)
- [x] lrc的检测box调试，最后还是用回IMM方案，机制尚不明确(2022.3.21)


### Flow chart


#### Overview

![](./img/immukf.png)

#### Target state



![](./img/state.png)

被跟踪的目标会经历以上4个状态：

1. **INITDONE**：在此状态之前，跟踪的目标认为当前时刻最靠近自己的bbox是当前位置。此时不执行UKF，而是简单的计算位置和速度，如果位置速度变化稳定，那么才会用来初始化UKF。
2. **STABLE**：稳定跟踪状态的目标。如果每次观测进来，该目标都能关联上相应的观测，该目标将一直维持在此状态。而且此状态下允许更新bbox的状态。
3. **DRIFT**：如果稳定跟踪状态的目标在某时刻没能关联上相应的观测，那么该目标将进入此状态。由于此状态没有对应的观测，因此UKF执行更新用的还是以前预测的状态。如果在某时刻突然关联到观测，那么将回到稳定态。
4. **LOST**：当目标初始化失败，或者连续过长时间处于**DRFIT**态，那么将落到丢失态，丢失态将会在内存中被删除。


### Functions

#### filterPDA()


该函数执行了PDA(Probability Data Association Filter)的功能。分为两步，第一步是分别对单一模型的更新，第二步是对所有模型的更新。



1. 更新单一模型

![](./img/pda1.jpg)

![](./img/pda2.jpg)



2. 更新所有模型

![](./img/pda3.jpg)


### Some ideas pop up

- [ ] 可能还需要进一步重构代码，使其更简洁
- [ ] ~~Yaw初始化可能需要改改~~
- [ ] 状态时长可以根据速度进行动态变化
- [x] updateBB不要用体积更新策略
- [ ] ~~做成可以进行MOT比较的~~，可能和一般的MOT任务不同。



### Usage

* KITTI

```
roslaunch object_tracking mytracking.launch
```

### Bug

- [x] 发布的trajectory为空