据外媒报导，韩国忠北国立大学（ChungbukNationalUniversity）的研究人员用于了多个3D激光雷达（LiDAR），研发出有一个高效算法，可观测和跟踪多个目标物体。据国际汽车工程师协会（SAE）所说，自动化水平最低，即几乎自动驾驶汽车（L5），将可以在所有的道路和环境条件下继续执行所有的驾驶员任务。

但是，高级驾驶员辅助系统（ADAS）等自动化系统却仍必须人工干预，并在特定环境条件下发挥作用。但是，多目标观测和跟踪（MODT）技术却可解决其缺点，光观测和测距（LiDAR）可获取100米范围内环境的全景信息，而且频率合理，约10至15Hz。

因此，激光雷达是构建MODT任务的极致传感器。忠北国立大学掌控与机器人工程系智能机器人实验室（IntelligentRoboticsLaboratory，DepartmentofControlandRobotEngineering，ChungbukNationalUniversity）的一组研究人员研发出有一个原始的MODT框架，该框架依赖多个激光雷达展开感官。据研究人员所说，该算法为映射了计算机的车辆动态跟踪和观测物体。

其方法还包括一个地面分类器（基于坡度分类），不会将非平面地面考虑到在内，而目标探测器用于了一个非常灵活的尺寸过滤器来限定版可以被跟踪的目标。该团队还用于了一种三维相连区域法（3Dconnectedcomponentsmethod），人组构成激光雷达点云，而且新方法甚至可以在不存在不确定性的情况下展开目标跟踪。该团队在两个略为有所不同的平台上用于了该MODT算法。

未来，研究团队计划改良用作地面分类和跟踪的组件性能，探测器可能会被需要继续执行分类任务的机器所代替。

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