Automotive radar 信號處理 第10課 數據融合

無論是毫米波雷達，激光雷達，還是視覺和超聲波等，各種武功，都有好壞。目前的ADAs系統主要是對多種感測信息的融合處理。

激光雷達和視覺感測可以提供較好的分辨能力，為了增加系統的可靠性，這些感測往往是和雷達一起使用的，比如，激光雷達不會受地雜波的影響，而雷達具有良好的測速性能，最重要的是工作是不會受到天氣和大氣的影響。

當系統中包含了多個感測時，就需要保證工作的同步，因此，我們會將系統中各個感測的觀測數據進行融合從而得到最終的觀測數據。這其中涉及到了航跡處理，特徵層融合等等。

Automotive radar中除了需要考慮單個車輛系統級別的多感測數據融合外，另外一個重要的方面是需要解決搭載這樣的多感測平台的車輛和車輛之間的干擾問題。這個時候不同車輛上所搭載的雷達就會產生干擾問題，目前這些問題主要是通過編碼序列，跟蹤等方式進行處理。除此之外，車對車通信（Vehicle to Vehicle Communication）也可以有助於防碰撞。

關於ADAs中的多個感測的數據融合可以看看下面的幾篇文章：

M. Mahlisch "Heterogeneous fusion of video,LIDAR and ESP data for automotive ACC vehicle tracking"

B.Steux "Fade:A vehicle detection and tracking system featuring monocular color vision and radar data fusion"

關於車輛與車輛之間所搭載雷達相關的干擾問題可以看看：

G.M.Brooker "Mutual interference of millimeter-wave radar systems"

關於車輛與車輛之間通信輔助防碰撞的可以看：

F.Ye "V2V wireless communication protocol for rear-end collision avoidance on highways"

插圖 ：nikita kachanovsky 來自網路

關於Automotive radar 信號處理相關的到今天基本上講完了，最近很忙，有空接著寫寫其他的吧。

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