奔袭的算法工程师

总体来看，128线激光标注的真值可靠性较高，但仍存在一些小问题，会对4D雷达分类结果造成一定影响，如果要求更高的标注准确度和精度，则需要提升128线激光雷达目标检测的性能，或者人工辅助标注。实验使用了距离、朝向、点云数、最大rcs、最大snr做训练，使用了9000多组数据，80%用做训练集，20%用做测试集，验证两轮车和一般车辆的分类准确率。从统计结果可以发现，不同目标的特征有明显差异，比如点云数量、RCS等，通过对这些特征数据的训练，则能对毫米波目标进行分类。最后得到可以运行的C语言代码。

以类似的方式，必须将系统的其余模块与系统需求进行比较，并明智地做出选择平台的决定。这一步是全面的，重要的，并且可能是所提出的FuSa设计生命周期中耗时的一部分，因为系统设计在这里进行了适当的分析，并通过解决故障来改进，以满足FuSa认证级别的基准。同样，对于根据工业FuSa标准IEC 61508进行的更安全的人存在检测的智能机器人传感系统的FuSa认证，客户必须向认证机构提供必要的资料、版本、系统设计日志、安全计划和随后的系统开发过程，以评估系统并向系统认证安全完整性等级(SIL-1/2/3/4)。

功能安全标准规定了在系统中实施安全的要求，并有助于概括该系统要达到的安全目标。包括功能安全的系统设计不仅要降低操作不当的风险，还要检测故障并将其影响降到最低。随着汽车和工业系统的自主性越来越强，严格的功能安全要求被强制执行，以最大限度地减少系统和随机故障导致的设备故障和人员伤害。ISO 26262和IEC 61508等综合安全标准分别概述和定义了汽车和工业领域各种应用所需的过程、工件和合规性。安全性是TI毫米波雷达传感器产品不可或缺的一部分，它们使客户能够满足其应用的严格和关键安全认证;简单而全面。

PointPillars,采用Pillar编码方式编码PointCloud：在点云的俯视图的平面进行投影使之变成伪2D图，对这种投影进行编码用的是Pillar方法，即在投影幕上划分为 H * W 的网格，然后对于每个网格所对应的柱子中的每一个点取原特征（x,y,z,r,x_c,y_c,z_c,x_p,y_p）共9个，再然后每个柱子中点多于N的进行采样，少于N的进行填充0，形成了（9，N，H * W）的特征图。SE-SSD是在CIA-SSD基础上做的提升，整体网络基本接近，整体检测效果和推理时间也比较接近。

这里考虑估计值为[x,y,v,theta,w]，但测量值为[x,y,vx,vy]，两者为非线性关系，则需要使用下表中的h(x)和线性化的雅可比矩阵。使用扩展卡尔曼滤波算法将非线性的运动模型线性化，但测量值仍旧是线性的，不需要雅可比矩阵。如果估计值为[x,y,v,theta,w]，测量值为[x,y,v,theta],则它们为线性关系，状态观测矩阵可以用下面的矩阵表示。下图是仿真运行的结果，可以看到匀速转弯运动目标通过扩展卡尔曼滤波算法得到了高精度的跟踪轨迹。​​​​​​​，则可以通过下式获得。

卡尔曼滤波的原理和理论在优快云已有很多文章，这里不再赘述，仅分享个人的理解和Matlab仿真代码。

卡尔曼滤波的原理和理论在优快云已有很多文章，这里不再赘述，仅分享个人的理解和Matlab仿真代码。

本发明通过对毫米波雷达的各通道时域回波信号的FFT的幅度变化特征进行统计分析，以对毫米波雷达的遮挡情况进行判断，从而有效地实现了车载毫米波雷达的遮挡状况检测，同时，该方法对算力要求较低，在保证了车载毫米波雷达系统对环境的实时感知的同时，也满足车载毫米波雷达自诊断功能的实时性。本发明的雷达视野受限场景识别方法适宜应用于装载在可移动设备上的雷达，充分考虑了全视野受限场景可能存储的情况，有效地实现了雷达对自身视野受限场景情况进行自检测，改善了雷达系统自诊断功能的准确性，且满足雷达诊断应用的实时性。

黑色的样本是非核心对象。从接收到点云开始，先对点云做标定、坐标转换、噪点剔除、动静分离，再分别对动态目标和静态目标做聚类，然后根据聚类结果做目标的特征分析和检测等，之后对符合条件的聚类结果做目标起始、关联和跟踪等处理，输出目标结果。其中，ϵ描述了某一样本的邻域距离阈值，MinPts描述了某一样本的距离为ϵ的邻域中样本个数的阈值。有了朝向之后，可以计算聚类点云在朝向方向上的投影，从而计算长宽，这样聚类点云就多了朝向、长宽等特征，可以通过3.3节的机器学习方法做分类，再根据类别得到目标长宽的推理结果。

指示牌和交通杆也是城市道路常见的，下图中408雷达将高处的交通横杆识别为静止目标，但4D雷达的点迹有一定高度，明显高于车辆，会识别为高处点并过滤，不会输出静止目标。当然，指标是抽象的，典型场景的表现更具象，也更有说服力。下图是典型的城市道路，408雷达将前方的窨井盖识别为静止目标并输出，但4D雷达输出点迹判断为地面点直接过滤，不会形成目标，避免了FCW、AEB等误触发。实车测试同步输出激光雷达和4D雷达目标，可以看到激光雷达尺寸朝向优于4D雷达，但远处目标难以检测，不如4D雷达。

这个问题目前没有完美的解决方案，不管特斯拉和蔚小理们吹得多牛，现阶段的智能驾驶还只是过渡方案，无法提供足够安全的驾驶能力，所以一定要握紧方向盘，对自己的安全负责。

通常做毫米波雷达跟踪时，并没有特别考虑坐标系的问题，实际上运动模型和算法都是假设坐标系静止的，而实际上毫米波是装在车上随车运动，既有平动，也有转动。如果仍用静止坐标系的假设，则会带来明显的误差。

4D雷达点云包围框

如果目标快速转弯，则可能导致估计的航向角误差较大，但考虑到绝大多数情况，目标在短时间（1s内）不太可能出现，因此通常仍旧使用直线拟合。雷达从0时刻开始，运动到3时刻，每次位移表示为e1、e2、e3，目标坐标为t1、t2、t3，相对距离为d1、d2、d3，则有。依次类推，可以得到任意时刻的目标轨迹，再根据上述提到的历史轨迹轨迹估计航向角的方法计算航向角。对于位置2，d2不做旋转，e1，e2和d1都需要做一次旋转，同上述计算方法，可得到如下结果。或者，通过相对的平滑，降低每个位置的波动，提升角度估计的准确性。.

使用4D毫米波雷达替代3D毫米波雷达，主要用于解决3D毫米波雷达的性能瓶颈，得到更优的感知结果，从而提升ADAS系统的精准度和舒适度。雷达点云数量和通道数（或分辨率）相关，典型的12T16R通常有2k~3k，单个目标的点云数量接近16线激光雷达，可参考激光雷达的点云处理方法，使用CNN等深度学习方式做目标检测。从标定、坐标转换到目标关联和跟踪滤波，所有的方法都和3D雷达类似，4D雷达点云数量和精度增加，可以得到更准确的目标位置和尺寸、类别信息。对主机厂来说，用较高的价格获得更优的性能，将成为可选的方案。..

多目标跟踪器的性能需要某些指标来进行度量，目前使用比较广泛的评测指标主要有 Bernardin 等人定义的 CLEAR MOT 指标、Ristani 等人定义的 ID scores 指标以及最新的 Luiten 等人定义的HOTA 指标。

现有的多传感器融合算法很少涉及多雷达融合算法，这里整理了多雷达融合算法的一些方法，分享出来共同探讨。

雷达安装在车辆正前方，左右偏移不超过600mm，离地高度295~800mm。图 1雷达安装位置如果安装区域超出推荐范围，则会影响雷达正常工作。同时需保证雷达视场范围内无遮挡，否则同样会影响雷达正常工作。理想情况下，雷达平面应与车辆行进方向垂直，但由于安装过程中的误差，雷达的方位角（Yaw angle、α）、俯仰角（Pitch angle、β）和滚转角（Roll angle、γ）与预期存在一定的偏差，因此都需要标定。图 2安...