刘堂胜，朱祖伟，官海兵

(江西交通职业技术学院，江西南昌 330013)

0 引言

环境感知是自动驾驶汽车研究领域的关键技术之一，实现道路交通环境的准确感知是自动驾驶系统的基础和前提。目前主要应用于车辆环境感知的传感器有摄像头、毫米波雷达、激光雷达和超声波雷达等[1]。由于成本过高且在强光、雨雪等环境影响较大，激光雷达用于机动目标跟踪的研究相对较少[2-3]；同时由于超声波雷达其探测距离过短，通常不超过5 m，无法满足车辆动态行驶过程中对环境感知范围的需求。毫米波雷达以其全天候的工作特点、较低的成本优势和较长的探测距离广泛应用于自动驾驶领域；摄像头具有丰富、高分辨率的图像信息，可以实现车道线检测、障碍物分类及交通标志识别等功能。然而，无论是毫米波雷达还是摄像头，都有其不可忽视的缺点。毫米波雷达易受杂波干扰，探测目标时会出现虚报、漏报现象；摄像头则易受光线、雨、雾等气候条件影响，不能保证全天候可靠地工作。因此，开展基于毫米波雷达和摄像头感知信息融合，提升感知系统的准确性和鲁棒性，成为自动驾驶汽车系统当今和未来的一个研究热点和重点。

1 多传感器概况

文中主要以毫米波雷达和摄像头这两种类型的传感器为研究对象，图1所示为两类传感器的覆盖区域图，简要介绍毫米波雷达和摄像头的工作特性，并重点分析1个前向毫米波雷达和1个前视摄像头(简称1R1V)在信息融合过程中的若干问题，以增强自动驾驶汽车在复杂环境背景下的目标感知能力。……