围绕重庆交通大学信息学科建设重点研究方向，信息学院教师张振源副教授针对山地恶劣天气场景智能驾驶过程中面临的微弱道路目标感知难题，系统研究了基于商用车载毫米波雷达传感器的道路行人目标高精度检测-跟踪一体化方法，形成的研究成果“MRPT: Millimeter-Wave Radar-based Pedestrian Trajectory-Tracking for Autonomous Urban Driving”发表在测量领域国际知名期刊《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》上，近期入选ESI高被引论文。

该研究以恶劣天气场景下更具挑战性的微弱行人目标为对象，开展基于序贯蒙特卡罗检测前跟踪的多目标检测—跟踪一体化方法研究，通过序贯蒙特卡罗方法对行人目标运动后验概率进行跟踪建模，利用联合跨多帧跟踪结果挖掘行人目标在时空维度的运动相关信息，以此辅助毫米波雷达实现低信噪比环境下行人目标的高精度检测，进而实现行人弱目标检测-跟踪性能的相互提升。

研究文章通过直接将无阈值处理的雷达距离-速度-方位角频谱作为量测数据进行精准感知的基础，避免了传统方法因检测阈值设置不合理造成的虚警或漏警难题，在雨雾等恶劣环境下能有效实现量测与多目标跟踪轨迹的高精度数据关联，从而为进一步提升自动驾驶在恶劣环境下全天候感知能力提供了新思路和新的思考维度。

道路行人弱目标“检测-跟踪”一体化框架及实验对比分析效果

该研究得到了国家自然科学基金青年基金(62003064)，重庆市自然科学基金(cstc2020jcyj-msxmX0797)，重庆市教委科学技术项目(KJQN202000717)，四川省科学技术支撑项目(2021YJ0367)以及中国博士后科学基金(2020M683653XB)等项目的支持。

该研究成果是与重庆邮电大学、西南石油大学、美国佐治亚理工学院(Georgia Institute of Technology)合作完成，期间得到重庆交通大学黄大荣教授，重庆邮电大学周牧教授，美国佐治亚理工学院Ying Zhang教授，以及西南石油大学方鑫博士的悉心指导交流和大力支持。