机器人无人驾驶目标板—————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
机器人无人驾驶目标板
机器人无人驾驶目标板—————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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一基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别
这类方法大都基于目前广泛使用的雷达时域一维目标回波波形，抽取波形序列中包含的目标特征信息来实现目标分类。这类研究已获得一些成动应用。
1、利用目标回波起伏特性的识别
空中目标对低分辨力雷达来讲可以看作点目标，其运动过程中，目标回波的幅度和相位将随目标对雷达的相对姿态的不同而变化，根据目标回波的幅度与相位的变化过程，判断其形状，对复信息数据进一
步分析，可以判所目标的运动情况。
2》利用动态目标的调制谱特性的识别
动态目标如飞机的螺旋桨或喷气发动机旋转叶片、直升机的旋翼等目标结构的周期运动，产生对雷达回波的周期性调制。不同目标的周期性调制谱差异很大，因而可用于目标识别。Bell等详细分析了喷气发动机的调制（.JEM）现象，并建立了相应的数学模型，为利用JEM效应进行目标识别奠定了理论基础。
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各种特征识别方法对雷达的要求
不同的识别方法对雷达系统有着不同的要求。
基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法对雷达没有特殊的要求，它是在现有雷达的基础上，利用目标运动所引起的回波起伏特性和动态目标的调制谱特性，并结合雷达所能获取的目标空间坐标及运动参数〈如目标高度、速度、航迹等）来进行目标识别，因而主要用于低分辨雷达的目标识别。
基于极点分布的目标识别方法可分为时域和频域方法。时域方法提取目标极点要求雷达的发射信号带宽足够宽，以保证由目标的瞬态响应中能够获得正确的目标极点;频域方法则要求雷达能够发射多种频
率的电磁波以获取目标的频率响应。
基于高分辨力雷达成像的目标识别方法要求雷达不仅具有高的距离分辨力（对于一维距离像方法)而且具有高的角分辨力(对于二维距离像方法)，这就要求采用宽带高分辨、合成孔径或逆合成孔径雷达。基于目标极化特征的目标识别方法要求雷达能够测量目标对不同极化方向的入射电磁波的极化散射特性、
雷达具有变极化特性，这增加了雷达系统的复杂性，限制了其应用。
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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