Phase 3: Object tracking and local mapping
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- python
- Área
- computer-vision, robotics
Línea de trabajo
Start with doc/ARCHITECTURE.md to understand the overall design, then locate the existing detectors and mapping components it describes. The issue calls for Kalman filter tracking with data association, a rolling occupancy map around the ego vehicle, and scenarios with moving agents. Done means all three capabilities are implemented and exercised in moving-agent scenarios.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Expected change
- Object tracking: Kalman filter with data association on top of the existing detectors
- Local rolling occupancy map around the ego vehicle
- Scenarios with moving agents
See doc/ARCHITECTURE.md for the overall design.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 1.9k
- Forks
- 313
- Merge medio
- 9 d 10 h
- PR fusionados (30 d)
- 7
Preparar el entorno
Inicia el contenedor de desarrollo del proyecto en tu navegador, con tu propia cuenta de GitHub.
- Incluye un Dockerfile o un archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Sin guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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