[论文翻译]迈向精确状态估计：融合运动动力学的卡尔曼滤波在3D多目标跟踪中的应用

本研究针对3D多目标跟踪(MOT)中卡尔曼滤波器的状态估计精度不足及运动模型选择难题展开。现有方法普遍采用恒定运动模型进行目标状态估计，忽略了各物体独特的复杂运动特性，导致轨迹断裂和定位失准问题（尤其在遮挡情况下）。这些问题的核心在于当前卡尔曼滤波器框架无法适应物体运动动态变化。我们提出了一种融合运动动态的新型卡尔曼滤波器框架，使运动模型能根据目标运动变化自适应调整。