基于多模态运动模型的动态物体跟踪预测方法及系统

本发明自动驾驶环境感知技术领域。提出了一种基于多模态运动模型的动态物体跟踪预测方法及系统，获取动态物体点云及语义信息数据，生成候选物体信息，选择新跟踪物体运动模型，估计物体状态，进行候选物体的匹配与管理，更新物体状态，更新物体轨迹与切物体运动模型换，估计未来多帧物体状态，生成感兴趣区域；本发明采用了基于多模态运动模型的动态物体跟踪预测方法，通过构建多模态运动模型体系与感兴趣区域反馈机制，显著提升了动态物体点云跟踪的精度与系统鲁棒性；区别于传统单一运动模型的粗放式预测，本发明依据不同类别物体的运动特征灵活选择匹配的运动模型进行状态估计，有效克服了统一模型对不同动态特性物体的预测偏差问题。