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智能汽车自动驾驶系统雷达与摄像头融合感知中的目标关联与匹配.docx
资料介绍
智能汽车自动驾驶系统雷达与摄像头融合感知中的目标关联与匹配
摘要：目标关联与匹配是雷达与摄像头融合感知的核心环节，通过将雷达检测到的目标与摄像头检测到的目标进行关联，实现多模态信息的融合。本文系统分析了雷达与摄像头目标关联与匹配的技术方法，涵盖空间关联、时间关联、特征关联、关联代价计算以及多目标关联优化，深入探讨了目标关联在自动驾驶融合感知中的工程实践与挑战。
一、引言
在自动驾驶多传感器融合感知中，雷达与摄像头是最常用的传感器组合。雷达提供精确的距离与速度测量，摄像头提供丰富的语义信息。将雷达检测到的目标与摄像头检测到的目标进行关联，确定哪些雷达目标与哪些摄像头目标对应同一物理目标，是融合感知的基础。目标关联的准确性直接影响融合感知的效果，错误的关联可能导致目标位置错误或目标重复。2026年，雷达与摄像头的目标关联已成为融合感知系统的标准组件，在量产车型中得到了广泛应用。
二、空间关联
2.1 坐标统一
空间关联首先需要将雷达与摄像头的检测结果统一到同一坐标系中。雷达目标从雷达坐标系通过外参标定变换到摄像头坐标系，摄像头目标从图像坐标系通过投影关系变换到摄像头坐标系。
2.2 距离度量
空间关联通过计算雷达目标与摄像头目标在空间中的距离，判断两者是否对应同一目标。距离度量通常采用马氏距离或欧几里得距离，考虑目标的位置与尺寸信息。
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