Phase 3: Object tracking and local mapping
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 35/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 活跃
- 技术栈
- python
调研方向
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.
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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.
- 主要语言
- Python
- 星标
- 1.9k
- 派生
- 313
- 平均合并
- 9 天 10 小时
- 30 天内合并 PR
- 7
环境准备
在浏览器里用你自己的 GitHub 账号启动这个项目的开发容器。
- 提供 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 没有 Pull Request 模板
- 没有贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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