【高级雷达感知与学习】 第八章 雷达与视觉/激光融合：从理论到实践的深度解析

1. 引言

在自动驾驶和智能机器人领域，多模态感知已成为提升系统鲁棒性的关键。单一传感器存在明显局限性：摄像头受光照影响大，激光雷达在恶劣天气下性能下降，而毫米波雷达则在点云稀疏性和目标识别能力上有所欠缺。通过雷达与视觉/激光的融合，系统能够互补优势，显著提升感知性能，特别是在恶劣天气条件下。

本教程将深入探讨雷达与视觉/激光融合的核心原理和实现方法，重点分析BEV Fusion和Cross-Attention融合策略的数学基础，并提供一个完整、高效的PyTorch实现，帮助读者掌握这一前沿技术。

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2. 原理详解

2.1 传感器特性与融合必要性

2.1.1 传感器特性分析

雷达（mmWave）：

• 优势：全天候工作，不受光照、雨雾影响；可直接测量目标速度（多普勒效应）；成本低
• 局限性：点云稀疏，分辨率低；难以识别物体类别

视觉（摄像头）：

• 优势：高分辨率，丰富的语义信息；颜色、纹理等细节
• 局限性：依赖光照条件；无法直接获取精确距离；在恶劣天气下性能下降

激光雷达（LiDAR）：

• 优势：高精度3D点云，精确距离测量；不受光照影响
• 局限性：成本高；在雨雾中性能下降；点云稀疏

2.1.2 融合的数学模型