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折叠LiDAR的基本原理LIDAR是一种集激光，定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)三种技术与一身的系统，用于获得数据并生成的DEM。

这三种技术的结合，可以高度准确地定位激光束打在物体上的光斑。

它又分为目前日臻成熟的用于获得地面数字高程模型(DEM)的地形LIDAR系统和已经成熟应用的用于获得水下DEM的水文LIDAR系统，这两种系统的共同特点都是利用激光进行探测和测量，这也正是LIDAR一词的英文原译

激光本身具有非常的测距能力，其测距精度可达几个厘米，而LIDAR系统的度除了激光本身因素，还取决于激光、GPS及惯性测量单元(IMU)三者同步等内在因素。随着商用GPS及IMU的发展，通过LIDAR从移动平台上(如在飞机上)获得高精度的数据已经成为可能并被广泛应用。

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雷达目标识别（RTR—Radar Target Recognition）是指利用雷达对单个目标或目标群进行探测，对所获取的信息进行分析，从而确定目标的种类、型号等属性的技术。

1958年，D.K.Barton(美国）通过精密跟踪雷达回波信号分析出前苏联人造的外形和简单结构，如果将它作为RTR研究的起点，RTR至今已走过了四十多年的历程。

目前，经过国内外同行的不懈努力，应该说RTR已经在目标特征信号的分析和测量、雷达目标成像与特征抽取、特征空间变换、目标模式分类、目标识别算法的实现技术等众多领域都取得了不同程度的突破，这些成果的取得使人们有理由相信RTR是未来新体制雷达的一项必备功能。

目前，RTR技术已成功应用于星载或机载合成孔径雷达（ SAR—Synthetic ApertureRadar）地面侦察、毫米波雷达制导等方面。但是，RTR还远未形成完整的理论体系，现有的RTR系统在功能上都存在一定的局限性，其主要原因是由于目标类型和雷达体制的多样化以及所处环境的复杂性。

(1）雷达目标特征信号

雷达目标特征信号(RTS—Radar Target Signature〉是雷达发射的电磁波与目标相互作用所产生的各种信息，它载于目标散射回波之上，是雷达识别目标的主要信息来源。雷达目标特征信号包括雷达散射截面积（RCS—Radar Cross Section）及其统计参数、角闪烁误差（AGE—Angular Glint Error）及其统计参数、极化散射矩阵、散射中心分布、极点等。但是，不是任何雷达都能获得所有目标特征信号的。早期的雷达由于分辨力不够，只能将探测对象看作点目标，得到目标的距离、方位、速度等简单信息，难以满足目标识别的要求。随着高分辨力雷达的问世，才有条件将探测对象当作扩展目标来研究，获得更多的雷达日标特征信号，使复杂电磁环境中的雷达目标识别成为可能。

雷达目标特征信号的研究手段有实验、暗室测量和外场试验三种，它们各有其优缺点，应根据具体情况进行取舍。实验主要是将目标分解或利用某种近似理论，用计算机对目标的雷达回波进行模拟。其优点是花费少，能产生任意姿态角的目标回波数据，但数据可信度不高;暗室测量主要是在微波（毫米波）暗室中对目标的缩比模型进行测量，花费较大，且由于有近场推远场等近似手段，数据可信度居中。一般目标的方位角可以360度准确控制，但俯仰角受暗室空间的限制，转动范围不大;外场试验就是在简单的电磁环境中对目标实物进行测量，其数据可信度，但花费，且目标的姿态难以准确控制。

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（obstacle detection），车道线检测（lane detection），分割（segmentation）和跟踪（tracking）以及车辆自身定位（localization）等。