自动驾驶中的多目标追踪技术：MHT算法详解与实践

2026年1月20日 互联网

一、技术背景与算法定位

在自动驾驶场景中，多目标追踪（Multi-Object Tracking, MOT）是环境感知系统的核心模块之一。其核心任务是通过传感器数据（如摄像头、激光雷达）实时识别并跟踪道路上的多个动态目标（车辆、行人、非机动车等），为路径规划与决策提供精准的时空信息。传统单目标跟踪算法（如KF、EKF）在复杂场景下易因目标遮挡、交叉运动或传感器噪声导致跟踪失效，而多假设跟踪技术（Multiple Hypothesis Tracking, MHT）通过维护多个可能的轨迹假设，有效解决了这一难题。

MHT算法的核心思想源于概率论中的“全假设空间”思想：在每一帧数据中，算法不直接确定目标的唯一轨迹，而是生成所有可能的关联假设（如目标A与检测B匹配、目标A与检测C匹配等），并通过概率模型评估各假设的合理性，最终选择最优解或保留高概率假设。这种机制使其在目标密集、运动模式复杂的场景（如城市十字路口）中具有显著优势。

二、MHT算法核心模块解析

1. 假设生成与树状结构管理

MHT的假设空间以树状结构组织，每个节点代表一个可能的轨迹片段。假设生成过程分为两步：

  • 数据关联：将当前帧的检测结果与已有轨迹进行匹配，生成所有可能的关联对（如目标1的轨迹与检测2、检测3关联）。
  • 假设树扩展：根据关联结果扩展假设树，每个分支代表一种可能的轨迹延续。例如，若目标1在上一帧有两条候选轨迹（T1、T2），当前帧检测到目标1的新位置D1，则假设树会生成两个分支：T1→D1和T2→D1。

代码示例（简化版假设树生成）：

  1. class HypothesisNode:
  2.     def __init__(self, trajectory, detection=None):
  3.         self.trajectory = trajectory  # 轨迹片段
  4.         self.detection = detection  # 当前关联的检测
  5.         self.children = []  # 子假设（分支）
  6.         self.prob = 1.0  # 假设概率
  8. def generate_hypotheses(prev_frame_tracks, curr_frame_detections):
  9.     hypotheses = []
  10.     for track in prev_frame_tracks:
  11.         for det in curr_frame_detections:
  12.             if is_valid_association(track, det):  # 距离、速度等约束
  13.                 new_node = HypothesisNode(track + [det])
  14.                 hypotheses.append(new_node)
  15.     return hypotheses

2. 概率评估与假设剪枝

随着假设树的扩展，其分支数量会呈指数级增长。为控制计算复杂度，MHT通过概率评估与剪枝策略保留高价值假设：

  • 概率计算：每个假设的概率由关联检测的置信度、运动模型一致性（如恒定速度模型）和先验概率（如目标出现频率）共同决定。
  • N-scan剪枝：保留最近N帧内概率最高的假设分支，删除低概率分支。例如，若某分支在连续3帧中的概率均低于阈值，则直接剪除。
  • 聚类合并：将相似轨迹的假设合并为“轨迹簇”，减少重复计算。

3. 轨迹确认与输出

最终轨迹的确认需满足以下条件之一：

  • 概率阈值：假设概率超过预设阈值（如0.95）。
  • 连续确认：轨迹在连续M帧中均被高概率假设支持。
  • 冲突解决：若多个假设指向同一目标，选择概率最高的轨迹。

三、工程实践中的优化策略

1. 传感器融合增强鲁棒性

单一传感器易受环境干扰（如摄像头在强光下过曝、激光雷达在雨雾中衰减）。实际系统中需融合多传感器数据：

  • 异步数据对齐：通过时间戳插值将不同传感器的数据对齐到同一时刻。
  • 加权关联：根据传感器可靠性分配关联权重（如激光雷达点云的匹配权重高于摄像头图像）。

2. 运动模型适配

MHT的性能高度依赖运动模型的准确性。常见模型包括：

  • 恒定速度模型（CV）：适用于短期预测，但无法处理急转弯。
  • 交互多模型（IMM）：同时维护多个运动模型（CV、CT、VA），通过马尔可夫链切换。
  • 深度学习模型：使用LSTM或Transformer预测目标未来位置，但需大量标注数据训练。

3. 分布式计算架构

为满足实时性要求（通常需<100ms处理一帧），MHT需采用分布式计算：

  • 边缘计算节点：在车载计算机上运行假设生成与初步剪枝。
  • 云端协同：将复杂假设评估（如全局轨迹优化）卸载至云端，通过5G/V2X通信同步结果。

四、典型场景与挑战分析

场景1：目标交叉运动

在十字路口，两车可能交叉通过。传统关联算法易因距离接近而误关联，而MHT通过维护多个假设（如“车A左转、车B直行”与“车A直行、车B左转”）可准确区分轨迹。

场景2：短暂遮挡

行人被车辆短暂遮挡时，MHT会生成“目标消失”与“目标重现”两类假设，并通过后续帧的检测结果验证轨迹连续性。

挑战：计算复杂度

MHT的假设空间随目标数量呈指数增长。实际系统中需通过以下方法优化：

  • 并行计算：使用GPU加速假设评估。
  • 层次化剪枝：先进行粗粒度剪枝（如按区域划分），再进行细粒度评估。

五、总结与未来方向

MHT算法通过维护多假设空间，为自动驾驶目标追踪提供了高鲁棒性的解决方案。其核心优势在于能够处理复杂场景下的不确定性，但需在计算效率与准确性间平衡。未来研究可聚焦于：

  1. 轻量化模型：设计更高效的假设评估方法，减少计算开销。
  2. 端到端学习：结合深度学习，直接从数据中学习假设生成与剪枝策略。
  3. 车路协同：利用路侧单元（RSU）的感知数据扩展假设空间，提升长距离追踪能力。

通过持续优化，MHT有望成为自动驾驶感知系统的关键组件，推动更安全、高效的智能出行。

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