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雷达目标识别技术回顾及发展现状
雷达目标识别的研究始于""20 世纪50年代，早期雷达目标特征信号的研究T.作主要是研究达目标的有效散射截血积。但是，对形状不同、性质各异的各类日标，笼统用一个有效射面积来描述，就显得过于粗糙，也难以实现有效识别。几十年来，随着电磁散射
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无人小车激光测距定标板—————广州航鑫光电科技有限公司，是一家专门做激光雷达标定板、反射板的公司
雷达目标识别技术回顾及发展现状
雷达目标识别的研究始于""20 世纪50年代，早期雷达目标特征信号的研究T.作主要是研究达目标的有效散射截血积。但是，对形状不同、性质各异的各类日标，笼统用一个有效射面积来描述，就显得过于粗糙，也难以实现有效识别。几十年来，随着电磁散射理论的不断发展以及雷达技术的不断提高，在的现代信号处理技术条件下，许多可资识别的雷达目标特征信号相继被发现，从而建立起了相应的目标
识别理论和技术。
随着科学技术的飞速发展，一场以信息技术为基础、以获取信息优势为、以高技术为先导的领域的变革正在世界范围内兴起，夺取信息优势已成为夺取主动权的关键。电子信息装备作为夺取信息优势的物质基础，是推进装备信息化进程的重要动力，其.总休水平和规模将在很大程度上反
映一个的实力和作战能力。
雷达作为重要的电子信息装备，自诞生起就在中发挥了极其重要的作用。但随着进攻装备的发展，只具有探测和跟踪功能的雷达也已经不能满足信息化的需要，迫切要求雷达不仅要具有探测和跟踪功能，而且还要具有目标识别功能，雷达目标分类与识别已成为现代雷达的重要发展方向，也是未来雷达的基本功能之一。
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雷达目标识别技术的回顾与展望
雷达目标识别研究的主体有三个，即雷达、目标及其所处的电磁环境。其中任何一个主体发生改变都会影响RTR系统的性能，甚至可能使系统完全失效，即RTR研究实际上是要找到一种无穷维空间与有限类目标属性之间的映射。
一个成功的RTR系统必定是考虑到了目标、雷达及其所处电磁环境的主要可变因素。就目标而言主要有目标的物理结构、目标相对于雷达的姿态及运动参数、目标内部的运动〈如螺旋桨等)、目标的编队形式、战术使用特点等等;
就雷达而言主要有工作频率、带宽、脉冲重复频率（PRF)、天线方向图、天线的扫描周期等等;环境因素主要有各种噪声（如内部噪声和环境噪声)、杂波〈如地杂波、海杂波和气象杂波〉和人为干扰等。
在研制RTR系统时必须综合考虑这些因素，抽取与目标属性有关的特征，努力消除与目标属性无关的各种不确定因素的影响。
激光雷达测量仪校准研究现状
激光雷达测量仪的使用大大增强了企业零件成型设计能力和检测手段,提高了飞机制造水平，确保了产品的质量。
一方面是由于属于新的技术，另一方面是由于这类系统的检测存在一定的难度。到目前为止，在国际上还没有颁布过针对激光雷达测量仪校准的或ISO标准，这将直接关系到仪器的测量精度﹐从而影响仪器入厂验收、间隔校准和扫描各种零件、产品的精度及逆向工程测量数据的准确度。
针对这一校准需求，本文总结了激光雷达测量仪校准过程，提出了利用大型测量机来实现激光雷达测量仪与双频激光干涉仪比对的新方法，通过一系列点到点的距离测量来对其精度进行评估,得到仪器的测量误差。
影响激光雷达测量仪测量精度的因素
影响激光雷达测量仪测量精度的主要因素有环境因素、仪器精度、仪器校准和实际操作四个方面。
自动驾驶感知模块中传感器融合已经成为了标配，只是这里融合的层次有不同，可以是硬件层（如禾赛，Innovusion的产品），也可以是数据层（这里的讨论范围），还可以是任务层像障碍物检测（obstacle detection），车道线检测（lane detection），分割（segmentation）和跟踪（tracking）以及车辆自身定位（localization）等。
有些传感器之间很难在底层融合，比如摄像头或者激光雷达和毫米波雷达之间，因为毫米波雷达的目标分辨率很低（无法确定目标大小和轮廓），但可以在高层上探索融合，比如目标速度估计，跟踪的轨迹等等。
这里主要介绍一下激光雷达和摄像头的数据融合，实际是激光雷达点云投影在摄像头图像平面形成的深度和图像估计的深度进行结合，理论上可以将图像估计的深度反投到3-D空间形成点云和激光雷达的点云融合，但很少人用。原因是，深度图的误差在3-D空间会放大，另外是3-D空间的点云分析手段不如图像的深度图成熟，毕竟2.5-D还是研究的历史长，比如以前的RGB-D传感器，Kinect或者RealSense。
这种融合的思路非常明确：一边儿图像传感器成本低，分辨率高（可以轻松达到2K-4K）；另一边儿激光雷达成本高，分辨率低，深度探测距离短。可是，激光雷达点云测距度非常高，测距远远大于那些Infrared/TOF depth sensor，对室外环境的抗干扰能力也强，同时图像作为被动视觉系统的主要传感器，深度估计精度差，更麻烦的是稳定性和鲁棒性差。
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