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《Bayesian Filtering for Laser Scanner Data Fusion》( IEEE Transactions on Robotics, 2007)这篇论文提出了一种基于贝叶斯滤波的方法用于融合来自多个激光雷达传感器的数据以提高目标检测和跟踪的准确性。《Probabilistic Object Tracking in 3D Lidar Scans Using Gaussian Processes》( IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2011)该论文使用高斯过程来建模激光雷达数据中的不确定性并用于目标跟踪。《Robust Object Tracking with Laser Scanners Using Gaussian Mixture Models and Bayesian Inference》( IEEE Transactions on Robotics, 2013)这篇论文提出了一种使用高斯混合模型和贝叶斯推断的方法以处理激光雷达数据中的不确定性并实现鲁棒的目标跟踪。《Particle Filtering for 3D Object Tracking with Lidar》( IEEE Transactions on Robotics, 2015)该论文使用粒子滤波方法来处理激光雷达数据的不确定性并进行目标跟踪。
这些论文展示了如何在激光雷达的目标检测和跟踪中应用概率论和贝叶斯推断的一些方法。通过建立概率模型和利用贝叶斯推断可以更好地处理数据的不确定性提高目标检测和跟踪的准确性和可靠性。
