EagerMOT: 센서 융합을 통한 3D 다중 객체 추적

다중 객체 추적(Multi-object tracking, MOT)은 모바일 로봇이 주변 객체를 3차원 공간과 시간에서 위치추정하여 정보에 입각한 운동 계획과 항법을 수행할 수 있게 합니다. 기존 방법들은 LiDAR와 같은 깊이 센서를 사용하여 3차원 공간에서 대상물을 감지하고 추적하지만, 신호의 희박성으로 인해 제한된 감지 범위까지만 가능합니다. 반면에 카메라는 시각 신호를 밀도 높고 풍부하게 제공하여 이미지 영역에서 먼 객체까지 위치추정을 돕습니다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 센서 모달리티로부터 모든 가능한 객체 관측값을 적극적으로 통합하여 장면 동역학에 대한 정보에 입각한 해석을 얻는 간단한 추적 공식인 EagerMOT를 제안합니다. 이미지를 사용하면 먼 거리의 접근하는 객체를 식별할 수 있으며, 깊이 추정치는 객체가 깊이 감지 범위 내로 들어오자마자 정확한 궤적 위치추정을 가능하게 합니다. EagerMOT를 통해 우리는 KITTI와 NuScenes 데이터셋에서 여러 MOT 작업에서 최신 결과를 달성하였습니다. 우리의 코드는 https://github.com/aleksandrkim61/EagerMOT에서 확인할 수 있습니다.