8、雷达与激光雷达融合目标检测技术解析

雷达与激光雷达融合目标检测技术解析

1. 引言

在目标检测领域，多传感器融合技术正发挥着越来越重要的作用。雷达（RaDAR）和激光雷达（LiDAR）作为两种常用的传感器，它们的数据融合能够显著提升目标检测的准确性和鲁棒性。本文将详细介绍一种基于雷达与激光雷达融合的目标检测方法，包含数据预处理、多模态融合以及多尺度融合等关键技术，并通过实验验证其有效性。

2. 核心方法概述

为了实现高效准确的目标检测，提出了以下几种核心方法：
- 交互式多模态融合方法（IMMF） ：利用注意力机制学习两种模态之间的相关性，强调关键特征，减少噪声，提高三维目标检测的准确性和鲁棒性。
- 基于中心的多尺度融合方法（CMSF） ：结合小尺度和大尺度特征的优势，通过在关键点周围特定范围内选择体素，实现比单一量化尺度方法更高的效率和准确性。

3. 4D雷达点云预处理

4D雷达配备了方位角和垂直角天线来测量水平和垂直位置，但垂直角天线数量通常较少，会导致分辨率问题。例如，由于孔径限制，在相同速度和距离条件下，不同角度的各种物体在方位角方向上可能难以区分。而且，大量4D雷达点位于地下，影响了检测精度。为了解决这些问题，提出了一种处理数据噪声的新方法。

具体步骤如下：
1. 高斯正态分布检测 ：使用Shapiro - Wilk（S - W）检验，基于高斯正态分布确定垂直角$\theta_t$是否在正常范围内。重点关注偏度$g_1(t)$和峰度$g_2(t)$这两个描述性统计量，它们的计算公式如下：