1. 物体检测与跟踪算法
1.1 DBSCAN
DBSCAN: Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise;
DBSCAN是基于密度的聚类方法，对样本分布的适应能力比K-Means更好。
黑色的点是非核心对象
注意:距离的度量不限于点的空间距离，还可以是其它点特征，比如速度、反射强度等
基本思路
假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定，通过将紧密相连的样本分为一类，得到不同的聚类类别。
基本概念
- ( ε , M i n P t s ) (\varepsilon ,MinPts) (ε,MinPts):用来描述邻域的密度;
- ε \varepsilon ε:描述了某一样本的邻域距离阈值;
- M i n P t s MinPts MinPts:描述了邻域中的最小样本数。
- 核心对象:对于任一样本，其邻域至少包含MinPts个样本。
算法流程
- 找到所有的核心对象
- 对于每一个未处理的核心对象，生成新的聚类;
- 搜索其 ε \varepsilon ε邻域，将 ε \varepsilon ε邻域中的点加入该聚类;
- 不断重复以上步骤
DBSCAN的详细讲解可以参考这篇博文DBSCAN详解
K-Means
K-Means与DBSCAN 的对比
K-Means
- 需要手工指定cluster的数量
- 所有点都进行聚类，不会去除outlier
- 各个方向同等重要，只适合于球形的cluster
- 具有随机性，每次运行结果不一致
DBSCAN
- 不需要指定cluster个数
- 可以排除outlier
- 对样本分布的适应性更好
- 每次运行结果是一致的
1.2 卡尔曼滤波
本节只是对卡尔曼滤波的应用进行介绍，具体原理可见这篇博客——详解卡尔曼滤波原理以及https://www.kalmanfilter.net/
基本概念
以一维雷达测距为例，假设速度恒定,
系统状态
x
t
x_t
xt:
t
t
t时刻飞机的航程;
测量值
z
t
z_t
zt:雷达测距结果;
系统状态的估计值
x
⃗
t
,
t
{\vec x_{t,t}}
xt,t:
t
t
t时 刻
x
x
x的估计值(根据
z
z
z估计) ;
系统状态的预测值
x
⃗
t
+
1
,
t
{\vec x_{t + 1,t}}
xt+1,t:
t
+
1
t+1
t+1时刻
x
x
x的预测值(根据速度预测)
雷达目标跟踪:多目标.
Tracking-by-Detection
- 由聚类算法在单帧点云得到目标输出;
- 提取目标的特征，包括统计特征(比如点位置的均值，方差等)和运动特征(比如速度和加速度等) ;
- 根据特征计算当前帧的检测目标(detections)与已跟踪的多个目标(tracks)的相似度;
- 按照相似度将de tections分配给tracks;
- 卡尔曼滤波更新tracks的状态参数(位置、速度等)。
2. 毫米波雷达公开数据库的未来发展方向
- 单模态数据库
- 只包含雷达数据，相对来说应用范围较窄
- 很难进行准确有效的标注
- 多模态数据库
- 除了雷达数据，还包括同步的图像和激光雷达数据
- 雷达数据：数据块或者点云
NuScenes，CARRADA，SCORP，CRUW，SeeingThroughFog
未来发展方向
-
多模态数据
➢包括同步的图像，激光雷达等数据，用来进行多传感器融合的研究。 -
多数据类型
➢包括ADC数据，RAD数据，点云数据等，为不同层次的算法研究和实际应用提供支持。 -
360度视场
➢需要多个雷达配合完成，以满足多种自动驾驶应用的需求。8.01。 -
大规模数据
➢一般来说，至少要有超过10万帧的不同场景，不同天气条件下采集的数据。 -
丰富的标注信息
➢物体级:类别，位置，大小，方向，分割的mask
➢场景级:语义信息，比如free space, occupied space等。
3. 4D毫米波雷达特点及发展趋势
3.1 4D毫米波雷达特点
4D指的是距离(Range) ，水平角度(Azimuth) ，俯仰角度( Elevation)和速度(Doppler) 。一般来说， 4D 毫米波雷达的角度分辨率相对较高，因此也经常被称为4D成像雷达。
4D毫米波雷达的两个主要特点是:
1)可以测量高度的信息;
2)角度分辨率较高。
为了更好的理解这两点，首先要了解FMCW雷达角度分辨率的依赖因素,以及为了增加角度分辨率所采用的MIMO机制。
3.1.1 FMCW雷达角度分辨率
想要测量目标的方位角，至少需要两个接收天线(RX).可以通过相位差来求得方位角
θ
=
sin
−
1
(
ω
λ
2
π
d
)
\theta = {\sin ^{ - 1}}(\frac{{\omega \lambda }}{{2\pi d}})
θ=sin−1(2πdωλ)
在有多个接收天线时，每个接收信号与前一个接收信号之间的相位差都是
ω
\omega
ω。以下图为例，假设有4个接收天线，以第一个接收天线为基准，4个接收信号的相位差分别为0，
ω
\omega
ω，2
ω
\omega
ω，3
ω
\omega
ω。这个序列信号的变化频率就是
ω
\omega
ω，因此我们通过FFT来提取这个分量(也就是角度FFT)。
如果场景中存在多个目标，而且其距离和速度都相同,那么雷达能够区分这些目标的最小角度差称之为角度分辨率。假设有以下场景，场景中有两个目标，其方位角分别为
θ
\theta
θ和
θ
+
Δ
θ
\theta+\Delta\theta
θ+Δθ，对应的相位差分别为
ω
1
\omega_1
ω1和
ω
2
\omega_2
ω2。
ω
1
=
2
π
λ
d
sin
(
θ
)
{\omega _1} = \frac{{2\pi }}{\lambda }d\sin (\theta )
ω1=λ2πdsin(θ)
ω
2
=
2
π
λ
d
sin
(
θ
+
Δ
θ
)
{\omega _2} = \frac{{2\pi }}{\lambda }d\sin (\theta + \Delta \theta )
ω2=λ2πdsin(θ+Δθ)
Δ
ω
=
ω
2
−
ω
1
=
2
π
d
λ
(
sin
(
θ
+
Δ
θ
)
−
sin
(
θ
)
)
\Delta \omega = {\omega _2} - {\omega _1} = \frac{{2\pi d}}{\lambda }(\sin (\theta + \Delta \theta ) - \sin (\theta ))
Δω=ω2−ω1=λ2πd(sin(θ+Δθ)−sin(θ))因为
sin
(
θ
)
\sin(\theta)
sin(θ)的导数为
cos
(
θ
)
\cos(\theta)
cos(θ)，所以可得
Δ
ω
=
2
π
d
λ
(
cos
(
θ
)
Δ
θ
)
\Delta \omega = \frac{{2\pi d}}{\lambda }(\cos (\theta )\Delta \theta )
Δω=λ2πd(cos(θ)Δθ)根据傅里叶变换理论，N点的FFT可以区分的频率分量最小为2π/N,这里的N就是接收天线的个数。这样我们就可以得到可以分辨的最小角度差，也就是角度分辨率。
Δ
ω
>
2
π
N
\Delta \omega > \frac{{2\pi }}{N}
Δω>N2π
⇒
2
π
d
λ
(
cos
(
θ
)
Δ
θ
)
>
2
π
N
\Rightarrow \frac{{2\pi d}}{\lambda }(\cos (\theta )\Delta \theta ) > \frac{{2\pi }}{N}
⇒λ2πd(cos(θ)Δθ)>N2π
⇒
Δ
θ
>
λ
N
d
cos
(
θ
)
\Rightarrow \Delta \theta > \frac{\lambda }{{Nd\cos (\theta )}}
⇒Δθ>Ndcos(θ)λ通常来说，我们取
d
=
λ
/
2
,
θ
=
0
d = λ/2, θ = 0
d=λ/2,θ=0 (boresight 方向，也就是雷达的中心朝向)。这时，角度分辨率公式为:
θ
R
E
S
=
2
N
{\theta _{RES}} = \frac{2}{N}
θRES=N2
从上面的推导可以看出，角度分辨率主要依赖于两个因素: 1) 目标的方位角。在boresight方向分辨率最高。越靠近雷达FOV的边缘,角度分辨率越低。2)天线的个数。角度分辨率与天线个数城正比关系。第一个因素我们无法控制，而提高FMCW雷达角度分辨率的主要手段就是增加天线个数。
3.1.2 MIMO ( Multiple Input Multiple Output)技术
从角度分辨率的计算公式中可以看到，想要提高雷达的角度分辨率，必须增加接收天线的个数。但是，增加天线的个数，会使天线体积变得很大，此外每一个接收天线上都要附加一个单独的链路来处理信号，比如混频器、IF滤波器和ADC。不仅硬件设计变得复杂，而且成本也会增加。
采用MIMO (多发多收)的天线设计来降低接收天线的个数。比如，如果想要得到8个接收天线，采用2个发射天线和4个接收天线，这样就可以得到等效的8个虛拟接收天线阵列。一般来说，不同的发射天线会间隔发射，或者发射不同波形的信号，这样接收天线就可以区分来自不同发射天线的信号。
当发射天线有垂直方向的分布时，就可以测量目标的俯仰角度。下图就是一个典
型的3发4收的天线排列结构。等效的接收天线有12个，垂直方向上有两个天线
可以用来测量俯仰角度。
3.2 4D毫米波雷达发展趋势
3.2.1 芯片级联
4D成像雷达的核心在于较高的水平和垂直角度分辨率，这就需要增加发射和接收天线的个数。目前绝大多数毫米波雷达都是采用单片收发器，通常只有3发4收，也就是只有12个虛拟天线。一个增加虚拟天线的方案是基于现有的量产雷达，将多个雷达芯片进行级联，比如德国大陆的ARS540和华为的4D成像雷达。
ARS540采用4片级联的形式，将4片NXP的77GHz毫米波雷达收发器(MMIC)MR3003进行级联。每个MR3003是3发4收，4片联在一起就是12发16收，这样就可以产生192个虚拟天线。ARS540是第一个具备能够真正测量目标高度的毫米波雷达，其垂直角度分辨率可以达到2.3°，水平角度分辨率可以达到1.2°
3.2.2 专用芯片
除了采用现有的量产雷达进行级联，还有的公司直接将多发多收的天线嵌入到一个雷达芯片里，比如Arbe, Vayyar 以及Mobileye。Arbe 提供的4D成像毫米波雷达Phoenix，采用48发48收，虚拟通道达到个2304个。Mobileye 同样也是48发48收的天线配置，水平和垂直角分辨率可以做到0.5°和2°。
3.2.3 标准芯片+软件提升
这种方案基于标准的雷达芯片，但是采用软件和AI的方法来提高雷达的分辨率。这里比较有代表性的是傲酷的虚拟孔径成像技术。传统FMCW雷达重复单一的发射波形，相位差来自于多根实体接收天线，而傲酷虚拟孔径成像雷达波形可以对发射波进行调频，调相、调幅，也就是说每根接收天线在不同时间产生不同的相位，形成“虚拟天线孔径”。而且这种调整是可以根据当前环境进行自适应的，也就是说根据上一帧的检测结果来调整当前帧的波形。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-679749.html
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