3D-LIDAR-Multi-Object-Tracking

3D-MOT(多目标检测和追踪) 代码有详细注解（2020 · 秋）更多内容,请参见公众号:双愚

参考：https://github.com/k0suke-murakami/object_tracking

🔥pcl学习：https://github.com/HuangCongQing/pcl-learning
🔥ros学习：https://github.com/HuangCongQing/ROS
🔥想学习深度学习方向点云目标检测&语义分割可参考：https://github.com/HuangCongQing/3D-Point-Clouds

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版本(建议先看kitti分支)

main : 使用个人采集数据集
kitti : 使用kitti数据集,初学者建议切换看这个分支,无须自己配置🎉️🎉️🎉️🎉️🎉️

两文件夹介绍

此仓库的两文件夹

object_tracking: 代码有详细注解,建议先看这个入门🎉️🎉️🎉️🎉️
object_tracking0:原始代码(包含全部代码)

├── src
│   ├── groundremove
│   │   └──extract_ground.cpp // 提取地面 没有使用？！！！
│   │   └── gaus_blur.cpp           //高斯模糊  #include "ground_removal.h"
│   │   └── ground_removal.cpp   //地面去除 #include "gaus_blur.h"  各种函数的集合，没有主函数
│   │   └── main.cpp  //  #include "ground_removal.h"
│   └──  cluster
│          ├── box_fitting.cpp        //  Bounding Box Fitting 边界框拟合
│          ├── component_clustering.cpp// 利用连通组件聚类来区分提升点中的每个可能的对象。
│          ├── main.cpp          //  #include "component_clustering.h"  "box_fitting.h"
└── tracking
    ├── Eigen
    │   ├── ...
    ├── ukf.cpp        //  Unscented Kalman Filter (UKF)无损滤波器
    ├── imm_ukf_jpda.cpp//   #include "ukf.h" IMM-UK-JPDAF的“耦合”滤波器
    └── main.cpp         //  #include "imm_ukf_jpda.h"

Intro

This package includes Ground Removal, Object Clustering, Bounding Box, IMM-UKF-JPDAF, Track Management and Object Classification for 3D-LIDAR multi object tracking. The idea is mainly come from this paper.

代码对应论文：3D-LIDAR Multi Object Tracking for Autonomous Driving（Master论文）

论文阅读笔记：https://t.zsxq.com/10VBokCzF 《3D-LIDAR Multi Object Tracking for Autonomous Driving（Master论文）》
代码分析笔记：https://t.zsxq.com/10VBokCzF 《Code（3D-LIDAR Multi Object Tracking）》

Setup

Frameworks and Packages

Make sure you have the following is installed:

ROS Kinetic
PCL 1.7.2
Open CV 3.2【PCL自带opencv，不用安装】

Dataset

数据集已处理好，放在百度网盘上，需要自己下载

kitti_2011_09_26_drive_0005_synced.bag
链接: https://pan.baidu.com/s/1sYWHzF11RpyEW25cQ_iNGA 密码: b6pd

编译

将本仓库下的2个文件夹（object_tracking/object_tracking0）移动到catkin_wp/src下，然后执行下面操作

// 创建环境变量 src中运行
mkdir -p catkin_wp/src
cd catkin_wp/src
catkin_init_workspace

// 编译（需要回到工作空间catkin_wp）
cd ..
catkin_make  // 产生build和devel文件夹


//设置环境变量，找到src里的功能包(每个新的shell窗口都要执行以下source devel/setup.bash)
source devel/setup.bash  // 不同shell，不同哦.sh  .zsh           通过设置gedit ~/.zshrc，不用每次都source

详情可参考：https://www.yuque.com/docs/share/e59d5c91-b46d-426a-9957-cd262f5fc241?# 《09.创建工作空间与功能包※※※》

修改配置文件

举例：修改输入topic和对应的frame_id(有好几处,可以全局搜索进行修改)

cd object_tracking/src/groundremove/main.cpp

#第8行      "/kitti/velo/pointcloud" --话题名(可以根据不同数据集修改topic话题名) 
ros::Subscriber sub = nh.subscribe("/kitti/velo/pointcloud", 160, cloud_cb); 

# 修改frame_id = "velo_link"

Start

各模块代码路径：

PLEASE make sure you load the files, `src/ego_velo.txt` and `src/ego_yaw.txt` in `src/imm_ukf_jpda.cpp` l68, l69

Terminal 1

roscore

Terminal 2

--loop循环paly不推荐加，tracking和上一帧有关，误差越来越大

# kitti官方 注意修改路径path
rosbag play path/kitti_2011_09_26_drive_0005_synced.bag --loop

Terminal 3

rviz

Terminal 4


#  推荐运行launch
roslaunch  object_tracking test.launch
#  复杂不推荐
rosrun object_tracking ground
rosrun object_tracking cluster
rosrun object_tracking tracking

Result

Youtube Clip

License

Licensed under the MIT License.

应同学建议，创建了星球 【自动驾驶感知(PCL/ROS+DL)】 专注于自动驾驶感知领域，包括传统方法(PCL点云库,ROS)和深度学习（目标检测+语义分割）方法。同时涉及Apollo，Autoware(基于ros2)，BEV感知，三维重建，SLAM(视觉+激光雷达) ，模型压缩（蒸馏+剪枝+量化等），自动驾驶模拟仿真，自动驾驶数据集标注&数据闭环等自动驾驶全栈技术，欢迎扫码二维码加入，一起登顶自动驾驶的高峰！

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