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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、行波及蠕动波等强散射点，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，而且还可能引入不必要的噪声。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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激光雷达与摄像头性能对比

在无人驾驶环境感知设备中，激光雷达和摄像头分别有各自的优缺点。

摄像头的优点是成本低廉，用摄像头做算法开发的人员也比较多，技术相对比较成熟。摄像头的劣势，，获取准确三维信息非常难（单目摄像头几乎不可能，也有人提出双目或三目摄像头去做）；另一个缺点是受环境光限制比较大。

激光雷达的优点在于，其探测距离较远，而且能够准确获取物体的三维信息；另外它的稳定性相当高，鲁棒性好。但目前激光雷达成本较高，而且产品的终形态也还未确定。

就两种传感器应用特点来讲，摄像头和激光雷达摄像头都可用于进行车道线检测。除此之外，激光雷达还可用于路牙检测。对于***识别以及道路两边，比如限速牌和红绿灯的识别，主要还是用摄像头来完成。如果对障碍物的识别，摄像头可以很容易通过深度学习把障碍物进行细致分类。但对激光雷达而言，它对障碍物只能分一些大类，但对物体运动状态的判断主要靠激光雷达完成。

2.激光雷达和摄像头分别完成什么工作

无人驾驶过程中，环境感知信息主要有这几部分：一是行驶路径上的感知，对于结构化道路可能要感知的是行车线，就是我们所说的车道线以及道路的边缘、道路隔离物以及恶劣路况的识别；对非结构道路而言，其实会更加复杂。

周边物体感知，就是可能影响车辆通行性、安全性的静态物体和动态物体的识别，包括车辆，行人以及交通标志的识别，包括红绿灯识别和限速牌识别。

自动驾驶激光雷达和摄像头的数据融合方法

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，但需搭配拥有极高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，系统可靠性提高，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（obst***e detection），车道线检测（lane detection），分割（segmentation）和跟踪（tracking）以及车辆自身***（localization）等。

Flash激光雷达

1）采用类似相机的工作模式，感光元件与普通相机不同，每个像素点可以记录光子飞行时间信息；

2）Flash型属于非扫描式激光雷达，运行时直接发射出一大片覆盖探测区域的激光，随后由高灵敏度阵列计算每个像素对应的距离信息，从而完成对周围环境的绘制；

优点：

Flash型激光束直接向各个方向漫射，只要一次快闪便能照亮整个场景，因此快速记录环境信息，避免了扫描过程中目标或激光雷达移动带来的运动畸变。

缺点：

1）Flash 技术已有商用，但是视场角受限，扫描速率较低；

2）其探测距离小，当探测目标距离过大时返回的光子数有限，导致探测精度降低，无法准确感知目标方位。