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雷达传感器

麻省理工学院和darpa的研究人员创建了一个片上激光雷达传感器，其体积如此之小，可以在 10 美分表面摆放多个激光雷达传感器。 它是利用激光 和类似于雷达的技术来探测距离。激光可以为为激光雷达传感器带来更高的分辨率， 因为光的波长比无线电的波长小大约 10 万倍。

目前自动驾驶汽车和机器人常用激光雷达， 其中包括激光器，独立的自由空间光学元件，以及较大的外部。激光模块被机械地旋转和上下摆动，并得到完整的场视图。 目前激光雷达系统花费从 1000 美元到 7 万美元不等。图略

mit 和 darpa 开发的新型雷达传感器使用300 mm 晶圆制成。这意味着，以每年数百万产量计算， 单颗片上激光雷达传感器生产成本约为 10 美元，由于没有移动部件，传感器速度比当前机械 激光雷达系统快 1000 倍， 非常适合仅在短时间内---小物体。

这种微小传感器尺寸是 0.5 毫米 × 6 毫米，并具有可转向的发送和接收相控阵和片上锗光电探测器。

这种传感器没有集成激光功能，但研究人员表示，其他团队已经证明在未来的芯片上可以集成激光器。

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光学区雷达目标识别的重要理论基础是多散射中心理论，即光学区目标的雷达回波可以近似等效为目标物体上少数几个强散射中心回波的矢量和。散射中心是客观存在的，它主要指目标的边缘棱线)、曲率不连续点、、镜面、腔体、行波及---波等强散射点，它反映了日标的精密结构特征。光学区的雷达目标识别方法可分为宽带高分辨和窄带低分辨两类。宽带高分辨雷达目标识别方法主要有成像识别〈即估计散射中心在目标物体上的分布和散射中心历程识别〈即散射中心随目标姿态的变化过程两种。宽带高分辨成像识别的大体情况和窄带低分辨目标识别的具体思路将在本文后面进行介绍。

rtr中的特征抽取至今仍未形成完整的理论体系，个别特征对于目标识别的作用难以量化。因此，现阶段的rtr研究都是在现有目标识别理论的指导下，不断尝试各种特征抽取手段，后根据所掌握数据的分类效果对目标特征抽取方法进行取舍。但是，经过大量的研究可以肯定的一点是，用于目标识别的特征数目并非越多越好。因为从同一目标回波中抽取的特征难免存在一定的相关性，而这种相关性往往是不易觉察的。冗余特征不仅会使运算量增大，而且还可能引入不---的噪声。避免冗余特征的途径是从目标电磁散射的机理出发，抽取与目标属性直接相关的特征，使每个特征都能得到合理的解释，但实际上很难做到这一点。

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自动驾驶激光雷达和---头的数据融合方法

激光雷达目前给大家的印象就是贵，想在无人车上普及首先应该降格。

目前两种解决办法：其一是采用低线数雷达配合其他传感器，但需搭配拥有---计算能力系统的无人车；其二是采用固态激光雷达。现今有旋转部件的激光雷达技术较为成熟，激光雷达贵的就是机械旋转部件，固态激光雷达无须旋转部件，采用电子设备替代，因而体积更小，方便集成在车身内部，系统---性提高，成本也可大幅降低。由于缺乏旋转部件，水平视角小于180，所以需要多个固态雷达组合一起配合使用才行。

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---tracking以及车辆自身定位localization等。