多模态目标跟踪是一种结合了多种传感器或信息来源来进行目标检测和跟踪的技术。这种技术超越了单一模态（如仅使用视觉信息）的限制，利用多种不同类型的数据来提高跟踪的准确性和鲁棒性。多模态跟踪可以应用于多种场景，包括但不限于自动驾驶、智能监控、医疗诊断、机器人导航等领域。

多模态目标跟踪的主要研究内容包括：

1. 数据融合：从多种传感器获取的数据需要被整合在一起，以便提供更全面的目标信息。例如，结合视觉数据（RGB摄像头）和深度数据（深度摄像头），或者结合视觉数据和热成像数据等。数据融合技术旨在协调不同模态数据之间的差异，并从中提取互补信息。

2. 跨模态关联：不同模态的数据可能存在时间或空间上的错位，因此需要开发算法来关联不同模态下的目标表示。例如，在视频流中，视觉信息可能受到遮挡的影响，而雷达信号则相对稳定，此时需要将这两者关联起来，以确保目标的一致性跟踪。

3. 模态互补性：不同模态的数据在不同的环境下具有不同的优势。例如，在夜间或低光条件下，红外相机比普通RGB相机更具优势；而在清晰可见条件下，RGB相机能提供更多的细节信息。因此，研究如何利用不同模态的优势互补是多模态跟踪的一个重要方向。

4. 实时性和鲁棒性：在实际应用中，多模态目标跟踪需要具备实时处理的能力，并且能够在各种条件下可靠地工作。因此，优化算法的计算效率和提高其鲁棒性也是研究的重点。

多模态目标跟踪是一个活跃的研究领域，随着传感器技术和机器学习方法的不断发展，其应用范围和技术成熟度也在不断扩大和提高。