3D-LIDAR多目标跟踪技术：自动驾驶城市道路不确定性下的研究

本篇硕士论文标题为《3D-LIDAR多目标跟踪在自动驾驶中的检测与跟踪：城市道路不确定性下的研究》（"3D-LIDARMultiObjectTrackingforAutonomousDrivingMulti-targetDetectionandTrackingunderUrbanRoadUncertainties"），由阿卜杜勒·拉赫曼撰写，于2017年11月9日提交给代尔夫特理工大学机械、海事与材料工程学院（3mE）。作者在代尔夫特系统与控制中心（DCSC）进行研究，并与埃因霍温工业大学（RWTH Aachen University）的电动汽车组件生产工程研究所（PEM）进行了合作，论文的合作得到了该机构的感谢。 该研究主要关注的是3D激光雷达（LIDAR）技术在自动驾驶领域的多目标检测与跟踪。3D LIDAR因其高精度和三维空间感知能力，在智能交通系统中扮演着关键角色，尤其是在复杂的城市道路环境中，车辆需要实时处理大量动态目标，如其他车辆、行人、障碍物等。论文着重探讨了如何在存在各种不确定性因素（如传感器噪声、目标遮挡、动态行为预测误差等）的情况下，设计有效的算法来提高跟踪性能和鲁棒性。 论文的研究内容可能包括3D LIDAR数据处理技术，如点云分割、目标检测与提取、关联算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波或基于深度学习的方法）、以及针对城市道路环境特有的动态场景建模。此外，可能还会涉及跟踪算法的优化策略，如融合多种传感器信息以增强跟踪精度，或者开发适用于多目标场景的高效算法。 在实际应用中，作者可能通过仿真平台或真实车辆测试验证了所提出的方法，评估了其在不同条件下的性能，如交通密度、天气状况等，并与现有的跟踪算法进行了比较分析，以证明其优势和改进之处。 最后，这篇硕士论文作为机械工程领域，特别是控制工程专业的毕业作品，展示了作者对自动驾驶技术的理解和深入研究，也为该领域的未来发展提供了有价值的技术贡献。版权信息表明，所有权利归阿卜杜勒·拉赫曼所有。