摘要：多目标跟踪已经成为自动驾驶系统中的一个关键组成部分,其目的是在连续的视频流与点云流中识别、定位并标识所有感兴趣的目标。目前三维多目标跟踪方法多依赖人工多阶段调参以保证整体跟踪性能,难以对复杂遮挡或运动进行有效建模。而现有的三维端到端多目标跟踪方法,如MUTR等,精度普遍较低。其核心原因为三维空间中的特征聚合和感知相对于二维图像更具挑战性,简单的网络难以实现复杂的三维特征聚合,并大量的噪声信息与难例信息干扰严重,影响模型的特征提取能力。针对以上问题,本文提出了一种基于难例挖掘训练的端到端多目标跟踪框架BEVTrack。针对三维特征关联问题,本文设计了基于鸟瞰图(BEV)位置编码的三维跟踪查询。通过基于BEV特征的三维跟踪查询,本文方法能够更好地将跟踪查询与实际三维特征进行有效关联,从而大幅度提升了跟踪精度。同时,模型依靠BEV数据进行特征关联,仅需轻量化的网络便可以实现快速有效的跟踪。针对数据噪声问题,本文提出了面向多目标跟踪的难例挖掘训练,通过针对检测难例与跟踪难例分别处理,训练模型去除检测错误噪声与跟踪匹配的能力,从而提升在真实场景下模型处理噪声信息与难例干扰的能力。在实验结果方面,基于Nuscenes数据集,我们进行了大量的对比实验与模型消融实验,实验结果证明本文的方法在该数据集上取得了领先的性能。