3次元多重物体追跡（MOT）は、周囲の障害物の安定したかつ包括的な運動状態を捉え、ロボットの知覚にとって不可欠な技術です。しかし、現在の3次元追跡システムは精度と遅延の一貫性に課題を抱えています。本論文では、Fast-Polyという高速で効果的なフィルターに基づく3次元MOT手法を提案します。前作Poly-MOTを基に、Fast-Polyは3次元空間における物体の回転非等方性に対処し、局所計算密度を向上させ、並列化技術を利用することで推論速度と精度を向上させます。Fast-Polyは大規模な追跡ベンチマーク2つで広範にテストされ、Python実装が行われました。nuScenesデータセットにおいて、Fast-Polyは全手法中最高の性能（75.8% AMOTA）を達成し、個人用CPU上で34.2 FPSで動作します。Waymoデータセットでは、63.6% MOTAという競争力のある精度と印象的な推論速度（35.5 FPS）を示しています。ソースコードは公開されており、以下のURLからアクセスできます: https://github.com/lixiaoyu2000/FastPoly。