SFND_3D_Object_Tracking：相机和激光雷达对象跟踪及其融合

简介：
在完成所有相机课程后，您将进入3D对象跟踪系统的设计与实现阶段。通过本项目的学习目标，您将掌握关键点检测器、描述符以及图像匹配算法的基本原理，并能够熟练运用YOLO深度学习框架进行物体检测。此外，您还需要深入理解激光雷达数据处理方法及其在三维空间中的应用。最后，您将完成从二维图像到三维场景重建的完整流程设计。 本项目的核心任务包括以下四个部分： 1. 开发一种基于关键点对应关系的时间序列匹配算法，用于实现3D对象跟踪。 2. 基于激光雷达测量结果，建立目标跟踪中的时间-to-collision（TTC）计算模型。 3. 在摄像头系统中实施相同的功能，这需要首先将关键点匹配与感兴趣区域进行关联，并在此基础上完成TTC计算。 4. 最后，在实际测试环境中对所设计的框架进行全面验证。您的任务是通过实验数据分析，找到最适合TTC估计的检测器描述符组合，并总结可能影响传感器测量精度的问题表现。这个项目的学习目标是帮助您理解3D视觉系统的设计流程，并培养解决实际工程问题的能力。