3D Multiple Object Tracking on Autonomous Driving: A Literature Review

要約

3Dマルチオブジェクトトラッキング(3D MOT)は、自律走行における極めて重要な領域であり、近年、研究者の関心と商業的な期待が高まっています。その重要性にもかかわらず、3D MOTは、物体の外観の急激な変化、蔓延するオクルージョン、小さなターゲットの存在、データの希少性、検出漏れ、物体の動きの軌跡の予測不可能な開始と終了など、無数の困難な課題に直面しています。これらの問題に対処するために数え切れないほどの方法論が出現しているが、3D MOTは、さらなる探求が必要な困難な問題として存続している。本論文では、3D MOTの最新動向を把握しながら、この分野の研究状況を包括的に調査、評価、統合し、今後の研究の道筋を提案する。我々の探求は、問題の定義、分類、方法論的アプローチ、基本原理、経験的調査など、3D MOTとその関連領域の重要な側面を系統的に説明することから始まる。その後、これらの方法論を異なるグループに分類し、各グループの課題、根本的な根拠、進歩、メリット、デメリットについて詳細に解剖する。さらに、より直感的な評価のための定量的な比較を容易にするために、実験的な測定基準を簡潔にまとめ、一般的なデータセットの概要を提示する。最後に、我々の考察は、現存する課題を浮き彫りにし、3D MOT研究の可能な方向性を示す、一般的な研究状況の考察で締めくくられる。我々は、この分野における今後の努力の指針となる、構造化された明快なロードマップを提示する。

要約(オリジナル)

3D multi-object tracking (3D MOT) stands as a pivotal domain within autonomous driving, experiencing a surge in scholarly interest and commercial promise over recent years. Despite its paramount significance, 3D MOT confronts a myriad of formidable challenges, encompassing abrupt alterations in object appearances, pervasive occlusion, the presence of diminutive targets, data sparsity, missed detections, and the unpredictable initiation and termination of object motion trajectories. Countless methodologies have emerged to grapple with these issues, yet 3D MOT endures as a formidable problem that warrants further exploration. This paper undertakes a comprehensive examination, assessment, and synthesis of the research landscape in this domain, remaining attuned to the latest developments in 3D MOT while suggesting prospective avenues for future investigation. Our exploration commences with a systematic exposition of key facets of 3D MOT and its associated domains, including problem delineation, classification, methodological approaches, fundamental principles, and empirical investigations. Subsequently, we categorize these methodologies into distinct groups, dissecting each group meticulously with regard to its challenges, underlying rationale, progress, merits, and demerits. Furthermore, we present a concise recapitulation of experimental metrics and offer an overview of prevalent datasets, facilitating a quantitative comparison for a more intuitive assessment. Lastly, our deliberations culminate in a discussion of the prevailing research landscape, highlighting extant challenges and charting possible directions for 3D MOT research. We present a structured and lucid road-map to guide forthcoming endeavors in this field.

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