Mục tiêu của phân nhóm khối là xác định thành phần kết nối để có thể theo dõi chúng theo thời gian. Hoạt động phân nhóm mô tả ở trên được lặp đi lặp lại với tốc độ 15Hz. Lưu ý rằng khối là liên tục, một khối nhất định sẽ được gán cho nhiều nhóm ở mỗi bước thời gian.
Tại mỗi bước thời gian, các nhóm mới được gắn kết với một nhóm cũ, nhóm mới chồng lấn (về số lượng khối) với một nhóm cũ. Thuật toán này mang lại một ước tính thay đổi trong đó đối tượng được kết nối với nhau.
Các khung giới hạn cho hai nhóm gắn kết được so sánh, ước tính năng suất vận tốc. Các ước tính vận tốc tức thời có xu hướng bị nhiễu, những chướng ngại vật có xu hướng thay đổi theo thời gian do có thể bị che khuất hoặc hình ảnh khung cục bộ thay đổi, những thay đổi đó tương ứng với kích thước bên ngoài của chướng ngại vật.
Vận tốc của chướng ngại vật được lọc theo thời gian trong các khối. Giả sử rằng hai tập hợp khối có liên quan với nhau về ước tính năng suất vận tốc. Đó là ước tính vận tốc sau đó được sử dụng để cập nhật các ước tính vận tốc của khối. Mỗi ước tính vận tốc của khối được duy trì bằng một bộ lọc Kalman.
Vận tốc lưu trữ trong các khối truyền tải một ý nghĩa duy trì lợi ích "theo dõi" riêng biệt, nếu phân đoạn trong khung cảnh thay đổi sẽ làm cho theo dõi nhiều hơn hoặc ít hơn, các nhóm mới sẽ kế thừa hợp lý vận tốc nhờ những khối cấu thành của chúng. Các phân đoạn dễ thay đổi do tắc nghẽn và thay đổi hình dạng khung cục bộ, việc duy trì vận tốc trong các khối được cung cấp liên tục sẽ cho kết quả theo dõi được tạo mới thường xuyên.
Cuối cùng, MIT phát hiện ra chướng ngại vật bằng cách sử dụng phương pháp phân đoạn nhóm hiện thời (Hình 2.16), với mỗi nhóm có vận tốc bằng bình quân các khối cấu thành nó.
Hình 2.16: LIDAR phát hiện chướng ngại vật. Xe tự lái ở trung tâm, bức tường gần đó (không thường xuyên) được hiển thị, phân nhóm theo khoảng cách vật lý với nhau. Hai chiếc xe khác có thể nhìn thấy như vùng bao quanh ô cho thấy ước tính vận tốc, một chiếc xe phía trước, bên trái đang tới và một chiếc xe khác đi theo xe tự lái (một chiếc xe đuổi theo). Các đường dài với mũi tên chỉ ra các làn xe đi lại danh nghĩa, nó được bao gồm để hỗ trợ giải thích nhưng không được dùng để theo dõi.
Sức mạnh cốt lõi của hệ thống này là có khả năng tạo ra các ước tính vận tốc cho các đối tượng di chuyển nhanh với độ trễ rất thấp. Các đối tượng di chuyển nhanh là một mối nguy hiểm cao.
Hạn chế của hệ thống là trong tính toán vận tốc của những chướng ngại vật di chuyển chậm. Để đo chính xác vận tốc nhỏ đòi hỏi phải cẩn thận theo dõi đối tượng qua các thời điểm với thời gian tương đối dài. Hệ thống thực hiện các phép đo vận tốc tức thời, nhưng đo vận tốc tức thời dễ bị nhiễu và có thể dẫn đến sai lệch. Trong thực tế thì hệ thống đáng tin cậy để có thể theo dõi đối tượng chuyển động nhanh hơn 3m/s. Các kế hoạch di chuyển giữ khoảng cách hợp lý với tất cả các chướng ngại vật di chuyển. Việc cải thiện theo dõi các chướng ngại vật di chuyển chậm vẫn là mục tiêu cần phải giải quyết trong tương lai.
Một khó khăn khác là vấn đề khẩu độ ống kính của camera, một phần của chướng ngại vật đứng yên được nhìn thấy thông qua lỗ nhỏ. Chuyển động của chiếc xe có thể làm cho nó hiển thị như là một chướng ngại vật di chuyển ở phía bên kia của khẩu độ. Những chướng ngại vật ảo thường có vận tốc song song với xe, do đó không ảnh hưởng nhiều đến kế hoạch chuyển động.