8、基于雷达与激光雷达融合的目标检测技术解析

基于雷达与激光雷达融合的目标检测技术解析

1. 核心方法概述

在目标检测领域，为提升 3D 目标检测的准确性和鲁棒性，提出了两种关键方法：
- 交互型多模态融合方法（IMMF） ：该模块借助注意力机制学习两种模态间的关联，强调关键特征并减少噪声。
- 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，通过选择关键点周围特定范围的体素，实现比单一量化尺度方法更高的效率和准确性。

使用 Astyx HiRes 2019 数据集进行了广泛实验，结果表明提出的方法达到了当前的先进水平。

2. 4D 雷达点云预处理

4D 雷达配备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。此外，大量 4D 雷达点位于地面以下，影响检测精度。

为解决数据中的噪声问题，提出了一种新方法：
- 判断是否符合高斯正态分布 ：使用高斯正态分布和 Shapiro - Wilk（S - W）检验来判断垂直角 $\theta_t$ 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，计算公式如下：
[
\begin{cases}
g_1(t) = E[(\frac{\theta_t - \mu}{\sigma})^3] \
g_2(t) = E[(\frac{\theta_t - \mu}{\sigma})^4]