1システム状態モデル
1.1状態変数の定義
bbox：ターゲットボックスの場所。
（GoKの世界では、オブジェクトの速度は外力なしで0です）
（クラス：検出モジュールはターゲットのカテゴリを出力します）
備考：
（Loc_txt：情報量が十分でない場合は、txt位置を使用して補助融合ポジショニングを行うこともできます）
（Key：このモデリング手法は一時的に使用されておらず、粒度が細かく、モデルの要件が非常に高くなると思われます）
1.2状態遷移方程式
A：状態遷移行列、
A = E ;
他のオブジェクトの場合、モデリングには外力因子を使用する必要があり、ターゲットの相対変位を追加する必要があります。
2備考
2.1タイミング情報の融合の基本的な解決策はまだLSTMだと思う
私の意見では、カルマンフィルタリングは依然として演繹的な情報に基づくモデリング手法です。完全なエンドツーエンドモデルを実装する場合でも、タイミング情報を融合する「学習」アルゴリズムであるLSTMを使用する必要があります。
2.1 Autowareの追跡モジュールを予測するために使用されるアルゴリズムは何ですか？
Shi Fangはこう言っています：
2.2 CNN + LSTMを使用して追跡機能を実装することもできます
あなたはこの記事読むことができます「MDNET、GOTURN、ROLO：物体追跡するためにAクイックガイドヒーローにゼロを」、
それはこのようなものを言います：
