【camera-radar】自动驾驶相机-毫米波雷达融合方案综述

如今的自动驾驶需要满足应多种复杂场景，因此准确的目标检测方法对于汽车的安全驾驶具有关键意义，而毫米波雷达（以下统称为雷达）与视觉融合的方法成为主流，作者的这篇文章详述了当今毫米波雷达与相机融合的不同技术路线的融合方法。
文章第一介绍对于当今用于自动驾驶的数据集，目标检测的评价标准以及主要任务。随后在三个层次：数据，决策，特征层次对融合方法进行了详细的描述，尤其是近些年来兴起的基于特征层面的目标检测融合方法。
自动驾驶的应用中通常会包括多种传感器，以提高系统的可靠性。从目前来看，常用的传感器包括摄像头，激光雷达和毫米波雷达。这些传感器各有优缺点，也互为补充，因此如何高效的融合多传感器数据，也就自然的成为了感知算法研究的热点之一。
毫米波雷达感知算法的研究起步较晚，公开的数据库也不多，因此目前多传感器融合的研究主要集中在融合摄像头（图像）和激光雷达（点云）的数据。随着毫米波雷达在自动驾驶车辆中越来越多的应用，它的数据如何与图像进行融合，也成为了一个亟需解决的问题。
毫米波雷达的数据一般以Point Cloud（点云）的形式呈现。理论上说这与激光雷达的点云类似，只是每个点包含的数据不同：激光雷达的点包括X，Y

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