激光雷达跟踪

源码路径: modules/perception/lidar_tracking/

概述

激光雷达跟踪模块（lidar_tracking）负责对激光雷达感知的分割目标进行多帧关联跟踪。模块作为 Cyber 组件接收上游的 LidarFrameMessage，通过多激光雷达融合引擎（MlfEngine）对前景和背景目标分别执行数据关联、状态滤波和轨迹管理，最终输出携带跟踪 ID 和运动状态的 SensorFrameMessage。

模块采用插件化架构，核心跟踪引擎、匹配器、滤波器均通过注册器动态加载。跟踪流程包括：目标分离与坐标变换、二部图匹配关联、多级状态滤波（类型、方向、形状、运动）、轨迹结果收集与过期清理。

融合分类器（FusedClassifier）当前已注释禁用，预留了目标类型融合能力。

核心类

LidarTrackingComponent

Cyber 组件入口，继承 cyber::Component<LidarFrameMessage>。负责加载配置、初始化多目标跟踪器和融合分类器（当前禁用），接收点云帧消息并调用跟踪流水线。

cpp

class LidarTrackingComponent : public cyber::Component<LidarFrameMessage> {
 public:
  bool Init() override;
  bool Proc(const std::shared_ptr<LidarFrameMessage>& message) override;
 private:
  bool InternalProc(const std::shared_ptr<const LidarFrameMessage>& in_message,
                    const std::shared_ptr<SensorFrameMessage>& out_message);
  BaseMultiTargetTracker* multi_target_tracker_;
  BaseClassifier* fusion_classifier_;
  std::shared_ptr<apollo::cyber::Writer<SensorFrameMessage>> writer_;
};

MlfEngine

多激光雷达融合跟踪引擎，继承 BaseMultiTargetTracker。管理前景/背景轨迹数据和目标对象，协调匹配器与跟踪器完成每帧跟踪。将目标按前景（模型检测）和背景（聚类）分别处理。

cpp

class MlfEngine : public BaseMultiTargetTracker {
 protected:
  std::vector<MlfTrackDataPtr> foreground_track_data_;
  std::vector<MlfTrackDataPtr> background_track_data_;
  std::vector<TrackedObjectPtr> foreground_objects_;
  std::vector<TrackedObjectPtr> background_objects_;
  std::unique_ptr<MlfTracker> tracker_;
  std::unique_ptr<MlfTrackObjectMatcher> matcher_;
};

MlfTracker

轨迹状态管理器，维护一组滤波器链（Filter Chain）。对匹配到的轨迹调用所有滤波器的 UpdateWithObject，对未匹配轨迹调用 UpdateWithoutObject。

cpp

class MlfTracker {
 protected:
  std::vector<MlfBaseFilter*> filters_;
  int global_track_id_counter_ = 0;
};

MlfTrackObjectMatcher

数据关联匹配器，计算关联代价矩阵后调用二部图匹配算法求解。前台和后台目标使用不同的匹配策略（默认均为 GNN）。

cpp

class MlfTrackObjectMatcher {
 protected:
  std::unique_ptr<MlfTrackObjectDistance> track_object_distance_;
  BaseBipartiteGraphMatcher* foreground_matcher_;
  BaseBipartiteGraphMatcher* background_matcher_;
  float max_match_distance_ = 4.0f;
};

MlfTrackData

轨迹数据结构，继承 TrackData。存储目标历史对象的按传感器分组时间序列、缓存对象、预测状态、可见性时间戳和前后景概率。

cpp

class MlfTrackData : public TrackData {
 public:
  std::map<std::string, TimedObjects> sensor_history_objects_;
  TimedObjects cached_objects_;
  double consecutive_invisible_time_ = 0.0;
  double latest_visible_time_ = 0.0;
  bool is_current_state_predicted_ = true;
  float foreground_track_prob_ = 0.0;
};

TrackedObject

跟踪目标包装结构，封装原始 base::ObjectPtr 以及跟踪过程中产生的位置、速度、方向、形状特征、滤波状态等中间数据。

cpp

struct TrackedObject {
  base::ObjectPtr object_ptr;
  Eigen::Vector3d center, velocity, direction, size;
  Eigen::Vector3d belief_velocity, belief_acceleration;
  Eigen::Vector3d output_velocity, output_direction, output_center, output_size;
  int track_id = -1;
  double tracking_time = 0.0;
};

滤波器类（MlfBaseFilter 子类）

滤波器	职责
`MlfTypeFilter`	目标类型融合，支持单帧和时序融合（CCRF）
`MlfDirectionFilter`	朝向滤波，卡尔曼滤波平滑目标方向角
`MlfShapeFilter`	形状滤波，基于凸包计算目标轮廓
`MlfMotionFilter`	运动滤波，常加速模型卡尔曼滤波估计速度和加速度

GnnBipartiteGraphMatcher

贪心最近邻（GNN）二部图匹配实现，继承 BaseBipartiteGraphMatcher。对代价矩阵贪心选择最小代价配对。

MlfTrackObjectDistance

轨迹-目标距离度量类。组合多种距离特征（位置、方向、尺寸、点数、直方图等）加权计算最终关联代价。前台/后台目标使用不同的权重配置。

核心函数

LidarTrackingComponent::Init

初始化组件：加载 LidarTrackingComponentConfig protobuf 配置，创建输出 Channel Writer，通过注册器实例化并初始化多目标跟踪器。

cpp

bool LidarTrackingComponent::Init() {
  LidarTrackingComponentConfig comp_config;
  GetProtoConfig(&comp_config);
  writer_ = node_->CreateWriter<SensorFrameMessage>(output_channel_name);
  multi_target_tracker_ = BaseMultiTargetTrackerRegisterer::GetInstanceByName(name);
  multi_target_tracker_->Init(tracker_init_options);
}

LidarTrackingComponent::InternalProc

核心处理流水线：传递元数据（时间戳、序列号、传感器ID）到输出消息；调用跟踪器；将跟踪结果写入输出帧；统计延迟。

cpp

bool LidarTrackingComponent::InternalProc(
    const std::shared_ptr<const LidarFrameMessage>& in_message,
    const std::shared_ptr<SensorFrameMessage>& out_message) {
  // 传递元数据，检查错误码
  multi_target_tracker_->Track(tracker_options, lidar_frame.get());
  // 收集输出帧：tracked_objects, hdmap, sensor2world_pose, cloud
}

MlfEngine::Track

单帧跟踪主流程，分为六步：

时间戳修正 — 可选使用帧时间戳替代目标检测时间
全局偏移设置 — 首帧时设置世界坐标系到局部坐标系的偏移
目标分离与变换 — 将前景/背景目标变换到局部坐标系
数据关联 — 分别对前景和背景执行二部图匹配
状态滤波 — 仅主传感器触发，对已关联轨迹更新滤波器链
结果收集与清理 — 输出轨迹对象，清除过期轨迹

cpp

bool MlfEngine::Track(const MultiTargetTrackerOptions& options, LidarFrame* frame) {
  SplitAndTransformToTrackedObjects(objects, sensor_info, timestamp);
  TrackObjectMatchAndAssign(match_options, foreground_objects_, "foreground", &foreground_track_data_);
  TrackObjectMatchAndAssign(match_options, background_objects_, "background", &background_track_data_);
  if (is_main_sensor) {
    TrackStateFilter(foreground_track_data_, timestamp);
    CollectTrackedResult(frame);
  }
  RemoveStaleTrackData("foreground", timestamp, &foreground_track_data_);
}

MlfEngine::SplitAndTransformToTrackedObjects

从对象池批量获取 TrackedObject，将原始目标通过 AttachObject 变换到局部坐标系。根据 is_clustered 标记区分前景（模型检测）和背景（聚类），前台目标可选计算形状特征用于直方图匹配。

MlfEngine::TrackObjectMatchAndAssign

调用 MlfTrackObjectMatcher::Match 完成关联。对匹配上的轨迹-目标对，将目标推入轨迹缓存；对未匹配的目标创建新轨迹。

MlfEngine::CollectTrackedResult

从轨迹数据收集最终输出。根据轨迹年龄（age_）、预测状态（is_current_state_predicted_）、前方关键轨迹（is_front_critical_track_）和延迟输出策略决定是否输出该轨迹。将轨迹转换为 base::Object 写入帧。

MlfTracker::UpdateTrackDataWithObject

更新轨迹数据：先调用所有滤波器的 UpdateWithObject，再将目标推入轨迹历史。

MlfTrackObjectMatcher::Match

计算代价矩阵（ComputeAssociateMatrix），调用二部图匹配器求解，返回匹配对、未匹配轨迹和未匹配目标。

配置

组件配置

Protobuf 定义位于 proto/lidar_tracking_component_config.proto：

protobuf

message LidarTrackingComponentConfig {
  optional string output_channel_name = 1;
  optional perception.PluginParam multi_target_tracker_param = 2;
  optional perception.PluginParam fusion_classifier_param = 3;
}

组件配置文件

conf/lidar_tracking_config.pb.txt：

text

output_channel_name: "/perception/inner/PrefusedObjects"
multi_target_tracker_param {
  name: "MlfEngine"
  config_path: "perception/lidar_tracking/data/tracking"
  config_file: "mlf_engine.pb.txt"
}

引擎配置

data/tracking/mlf_engine.pb.txt：

text

use_histogram_for_match: true
histogram_bin_size: 10
output_predict_objects: false
reserved_invisible_time: 0.3
use_frame_timestamp: true
pub_track_times: 1

参数	含义
`use_histogram_for_match`	前台目标是否使用形状直方图特征辅助匹配
`reserved_invisible_time`	目标消失后保留轨迹的时间（秒）
`output_predict_objects`	是否输出纯预测（无观测）的轨迹
`pub_track_times`	轨迹发布前需要被观测到的最少次数

匹配器配置

data/tracking/mlf_track_object_matcher.conf：

text

foreground_mathcer_method: "GnnBipartiteGraphMatcher"
background_matcher_method: "GnnBipartiteGraphMatcher"
bound_value: 100
max_match_distance: 3.0

滤波器链配置

data/tracking/mlf_tracker.conf：

text

filter_name: "MlfTypeFilter"
filter_name: "MlfDirectionFilter"
filter_name: "MlfShapeFilter"
filter_name: "MlfMotionFilter"

调用关系

text

LidarTrackingComponent::Proc
  |
  +-- InternalProc
       |
       +-- MlfEngine::Track
            |
            +-- SplitAndTransformToTrackedObjects
            |     |
            |     +-- TrackedObject::AttachObject (坐标变换)
            |     +-- TrackedObject::ComputeShapeFeatures (前台直方图)
            |
            +-- TrackObjectMatchAndAssign (前景)
            |     |
            |     +-- MlfTrackObjectMatcher::Match
            |           |
            |           +-- MlfTrackObjectDistance::ComputeDistance
            |           +-- GnnBipartiteGraphMatcher::Match
            |
            +-- TrackObjectMatchAndAssign (背景)
            |     +-- (同上)
            |
            +-- TrackStateFilter (仅主传感器)
            |     |
            |     +-- MlfTracker::UpdateTrackDataWithObject
            |           |
            |           +-- MlfTypeFilter::UpdateWithObject
            |           +-- MlfDirectionFilter::UpdateWithObject
            |           +-- MlfShapeFilter::UpdateWithObject
            |           +-- MlfMotionFilter::UpdateWithObject
            |           +-- MlfTrackData::PushTrackedObjectToTrack
            |
            +-- CollectTrackedResult
            |     +-- MlfTrackData::ToObject (轨迹转输出)
            |
            +-- RemoveStaleTrackData (清理过期轨迹)

接口继承关系：

text

BaseMultiTargetTracker (interface)
  +-- MlfEngine

BaseBipartiteGraphMatcher (interface)
  +-- GnnBipartiteGraphMatcher
  +-- MultiHmBipartiteGraphMatcher

BaseClassifier (interface, 当前禁用)
  +-- FusedClassifier

MlfBaseFilter (interface)
  +-- MlfTypeFilter
  +-- MlfDirectionFilter
  +-- MlfShapeFilter
  +-- MlfMotionFilter

Channel 关系：

输入：LidarFrameMessage（来自上游激光雷达检测/分割模块）
输出：/perception/inner/PrefusedObjects（SensorFrameMessage，供下游融合模块使用）

贡献者

Steven Moder

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激光雷达跟踪 ​

概述 ​

核心类 ​

LidarTrackingComponent ​

MlfEngine ​

MlfTracker ​

MlfTrackObjectMatcher ​

MlfTrackData ​

TrackedObject ​

滤波器类（MlfBaseFilter 子类） ​

GnnBipartiteGraphMatcher ​

MlfTrackObjectDistance ​

核心函数 ​

LidarTrackingComponent::Init ​

LidarTrackingComponent::InternalProc ​

MlfEngine::Track ​

MlfEngine::SplitAndTransformToTrackedObjects ​

MlfEngine::TrackObjectMatchAndAssign ​

MlfEngine::CollectTrackedResult ​

MlfTracker::UpdateTrackDataWithObject ​

MlfTrackObjectMatcher::Match ​

配置 ​

组件配置 ​

组件配置文件 ​

引擎配置 ​

匹配器配置 ​

滤波器链配置 ​

调用关系 ​

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激光雷达跟踪

概述

核心类

LidarTrackingComponent

MlfEngine

MlfTracker

MlfTrackObjectMatcher

MlfTrackData

TrackedObject

滤波器类（MlfBaseFilter 子类）

GnnBipartiteGraphMatcher

MlfTrackObjectDistance

核心函数

LidarTrackingComponent::Init

LidarTrackingComponent::InternalProc

MlfEngine::Track

MlfEngine::SplitAndTransformToTrackedObjects

MlfEngine::TrackObjectMatchAndAssign

MlfEngine::CollectTrackedResult

MlfTracker::UpdateTrackDataWithObject

MlfTrackObjectMatcher::Match

配置

组件配置

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匹配器配置

滤波器链配置

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