CANMOT：面向自动驾驶多目标跟踪的类别感知噪声建模

CANMOT 提出面向 KF 3D 多目标跟踪的类别感知、目标对齐噪声建模框架，为不同交通参与者引入类别专属的过程与测量协方差矩阵，并可选地在目标坐标系下表达以保留纵横向各向异性。在 nuScenes 上的实验显示该方法提升跟踪性能并显著减少身份切换。基于 ANEES 与 χ² 违规检验的分析揭示标准 KF 基线存在严重过度自信，所提方法改善校准但仍存在明显不一致。代码已开源。