最近發現要寫的東西很多，在軌跡規劃中還有一大堆的新概念，但是要花大力氣才能理解皮毛，所以調節一下，學點相對比較簡單的概念，匈牙利匹配！
1. 匈牙利匹配
匈牙利匹配最早是在圖論**現的，至於如何在自動駕駛中得到應用，我們一點點展開：
我們的時代經過幾代人不懈努力，房價終於趕英超美，也帶來了剩男剩女大潮，假設你是媒人，手上有n個剩男、m個剩女，中間有很多相互有不同程度的好感，屌絲的單相思不考慮啊，要互相有好感才行。那麼你打算如何撮合他們呢？首先要求盡可能的多，並且最終總的滿意度最高。匈牙利匹配步驟如下：
1. 先試著給1號男生找妹子，發現和他相互有好感的1號女生還名花無主，nice!，連上一條線。
2. 接著給2號男生找妹子，發現和他相互有好感的2號女生名花無主，nice!，連上一條線。
3. 接下來是3號男生，很遺憾和他相互有好感的1號女生已經有主了，怎麼辦呢？我們試著拆散1號男和一號女，讓一號男重新找，把3號男和一號女連在一起，如果1號男能找到其他的女生，那不就多成就了一對嗎？散花....
4. 接下來是4號男生，通過上面騰挪的方法，發現4號男生的加入，不管如何騰挪，都不能多成就一對，那我們只能放棄4號同學了。
5. 特別的這個中間有幾個問題，每一次騰挪我們都要考慮乙個總的受益，每個男女都相互有不同程度的好感，和好感度高的在一起相對更滿意，但是如果最終沒有配對成功，滿意度才是最低的，所以每一次騰挪都需要比較兩次的最終總的滿意度。
2. 自動駕駛結合
在自動駕駛中，不同感測器每乙個週期返回不同的目標，相互之間如何匹配呢，對於同乙個感測器而言，一般都有不同目標對應的id，但是在誇感測器之間就沒有這麼幸運的事，另外融合了所有感測器的目標之後我們自己的輸出，也需要目標和目標之間的配準，這中間都可以應用匈牙利匹配的方法實現。
之前的文章中有介紹多目標的融合方法：感測器資料融合，當時只是把融合的方法進行分類，並沒有介紹一種行之有效的操作手冊，那這裡我來闡述一下我的乙個思路：
我們有乙個目標模型：
採用匈牙利匹配對這些目標進行匹配，這中間不同目標之間的好感度，我們採用**邊界框之間的交並比（iou）來計算，當然我們也不會一位的進行配對，需要設計最小交並比（iou），也就是說交並比太小我們沒有必要強行匹配。
文章發現邊界框的 iou 距離隱式處理由目標經過引起的短時遮擋。具體地說，當遮擋物蓋過目標時，只檢測到遮擋物。儘管隱藏目標離檢測框中心更近，但 iou 距離更傾向於具有相似比例的檢測。這使得可以在不影響覆蓋目標的情況下，通過檢測對遮擋目標進行校正。
當目標進入和離開影象時，需要相應地建立或銷毀唯一標識。對於建立跟蹤程式，文中認為任何重疊小於 ioumin 的檢測都表示存在未跟蹤的目標。使用速度設定為零的邊界框資訊初始化***。由於此時無法觀測到速度，因此速度分量的協方差用較大的值初始化，反映出這種不確定性。此外，新的***將經歷乙個試用期，其中目標需要與檢測相關聯以積累足夠的證據以防止誤報的跟蹤。
最後的最後，我們對於乙個物件的建立和銷毀，需要加入延時判斷，這樣才不會讓我們的目標來回跳動，增加目標融合的穩定性。
3. 昇華
最近奇葩說看得有點多，講完我的故事還需要價值昇華！朋友們2023年是自動駕駛的寒冬，那又怎樣，寶劍鋒從磨礪出,梅花香自苦寒來。越是遇到這樣的窘況，越能體現我們堅守的可貴，這是乙個不缺夢想的時代，缺的是你為夢想所付出的行動。
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