摘要: 在复杂动态场景中，气溶胶分布非均匀性与目标表面材质各向异性会导致光子在传播中发生非朗伯反射，使光子计数与系统参数呈现高度非线性关系。同时，目标快速运动引起的帧间运动模糊会造成点云几何畸变与局部信息缺失，增加配准难度，导致生成的目标轨迹出现抖动且准确率低。为此，提出基于优化随机采样一致性（RANSAC）算法的单光子激光雷达目标动态追踪方法。在建立光子计数与系统参数的关系模型后，引入米氏散射量化气溶胶影响，并结合飞行时间法生成三维点云数据。针对点云噪声、离群点及帧间位姿变化，采用优化RANSAC算法进行粗配准，结合改进积分尺度空间算法构建局部特征矩阵，通过四元组采样与KD-Tree加速搜索估计初始位姿变换矩阵。进一步基于卡尔曼滤波框架实现动态追踪，建立状态预测与观测更新模型，结合点云配准结果进行多假设跟踪，有效抑制噪声和遮挡引起的轨迹抖动，实现连续、鲁棒的目标动态追踪。实验结果表明，在低重叠率（30%）下，所提方法的内点率保持在60%–80%，在强遮挡与噪声干扰场景下轨迹预测误差控制在0.1 m以内，重捕获时间不超过2帧；与传统方法相比，在追踪精度、轨迹平滑性与实时性方面均表现更优，能有效支撑目标动态追踪任务。