结果：KITTI双目--目前冠军算法PSMNet测试结果
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关键技术参数和性能指标
当前各大算法公司给出的测距性能普遍在50米精度在5%，100米精度在10%。根据调研，算法公司通常给出的是一个平均的误差。
实际远距离测距的误差可能会比较大。近距离的误差可能相对比较好一些。远距离的误差一直是算法中的难点，因此分段设置测距精度是合理的。
结合毫米波的融合，测距的精度目标是能够实现如下：
1）50米以内精度2%~3%。
2）100米以内5%~8%。
3）给出TTC时间和警告等级。
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摄像头与毫米波雷达（Radar）融合
Input：
（1）图像视频分辨率（整型int）
（2）图像视频格式 （RGB，YUV，MP4等）
（3）毫米波雷达点云信息（点云坐标位置x,y，浮点型float）
（4）摄像头标定参数（中心位置（x,y）和5个畸变系数（2径向，2切向，1棱向），浮点型float）
（5）摄像头初始化参数（摄像头初始位置和三个坐标方向的旋转角度，车辆宽度高度车速等等，浮点型float）
Output：
（1）利用kalman滤波融合后的摄像头与毫米波雷达点云信息（点云坐标位置x,y，浮点型float）
（2）融合后的image/video （RGB，YUV，MP4等）
（3）目标物与车辆的距离（浮点型float）
（4）目标物的识别 （整型int）
1. 功能定义
时间戳的融合
摄像头的时间戳和雷达的时间戳是不一致的。先要实现时间戳上的融合。
空间上的融合
将摄像头中检测得到的目标物转换到世界坐标系中，来和雷达中所检测得到的点远信息的融合。
速度融合
雷达能够给出准确的位置和速度信息。摄像头的速度则可以通过卡尔曼滤波获得。通过速度融合能够准确地找到摄像头的位置和雷达的点源的一一对应关系。
融合算法
融合算法的准确性决定了融合的结果。
摄像头测距
由于雷达的测距是点源信息，如果要得到摄像头上图像连续的距离还是需要通过像素获得。因此，需要通过雷达来标定摄像头的外参。
融合平台的开发
融合之前分别获得雷达，摄像头，摄像头检测的结果，其中又包括了滤波，摄像头的测距等算法。
2. 技术路线方案
视觉摄像头与雷达各有所长。
毫米波雷达与摄像头融合介绍
1）雷达测速
范围：-50米/秒～50米/秒，误差error：0.1米/秒～0.2米/秒
2）雷达测距
120米～130米，误差error：2.5%以内，单目摄像头误差error：8～10%
3）融合方法：特征融合，数据融合。
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视觉摄像头的优点在于：
1) 可以完成道路环境参数识别（车道检测、前方车辆检测、行人检测、道路标志检测、交通标志检测）
2) 基于双目摄像头可以相对准确的计算物体距离
缺点在于：
1) 识别率与模型算法、外界视觉环境条件相关（雨天、雾霾、黑夜）
2) 识别范围为视距内范围
解决或优化方案：
1）提高摄像头的像素，若摄像头的像素提高，能够提高检测的精度，能够一定程度上提高测距的精度。
2）自适应标定，这里需要开发自适应的标定算法，根据不同的路况来进行路面的自适应标定来降低误差。
3）降低摄像头的放置的位置。降低摄像头的z方向的高度能够在图像上增加y方向上车到灭点的像素数量，从而提高测距精度。
雷达的优点在于：
1) 可以全天候使用，不受光照和天气等因素影响
2) 可远距离使用，对目标探测的角度、距离及相对速度探测准确度高于视觉
3) 激光雷达在进行3D扫描过程中，除了对目标进行检测外，还可以对环境进行感知
缺点在于：
1) 难以识别出人（非金属物品）、自行车等小物体
2) 弯曲隧道或者障碍物较多的情况下，雷达波反射误判严重
3) 随着市场产品对于检测精度的要求越来越高，仅仅使用单一的视觉或雷达技术不足以适应高精度的驾驶需要。在未来，视觉与雷达ADAS技术肯定是走向有机的融合与结合，取长补短提高判断的准确性
激光雷达
激光雷达（英文：Laser Radar），是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标发射探测信号（激光束）,然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。它由激光发射机、光学接收机、转台和信息处理系统等组成，激光器将电脉冲变成光脉冲发射出去，光接收机再把从目标反射回来的光脉冲还原成电脉冲，送到显示器。
LiDAR是一种集激光，全球定位系统和惯性导航系统三种技术与一身的系统，用于获得数据并生成精确的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。它又分为日臻成熟的用于获得地面数字高程模型的地形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，即：LIght Detection And Ranging，缩写为LiDAR。
激光本身具有非常精确的测距能力，其测距精度可达几个厘米，而LIDAR系统的精确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。
LIDAR系统包括一个单束窄带激光器和一个接收系统。激光器产生并发射一束光脉冲，打在物体上并反射回来，最终被接收器所接收。接收器准确地测量光脉冲从发射到被反射回的传播时间。因为光脉冲以光速传播，所以接收器总会在下一个脉冲发出之前收到前一个被反射回的脉冲。鉴于光速是已知的，传播时间即可被转换为对距离的测量。结合激光器的高度，激光扫描角度，从GPS得到的激光器的位置和从INS得到的激光发射方向，就可以准确地计算出每一个地面光斑的坐标X，Y，Z。激光束发射的频率可以从每秒几个脉冲到每秒几万个脉冲。举例而言，一个频率为每秒一万次脉冲的系统，接收器将会在一分钟内记录六十万个点。一般而言，LIDAR系统的地面光斑间距在2-4m不等。 [3]
激光雷达的工作原理与雷达非常相近，以激光作为信号源，由激光器发射出的脉冲激光，打到地面的树木、道路、桥梁和建筑物上，引起散射，一部分光波会反射到激光雷达的接收器上，根据激光测距原理计算，就得到从激光雷达到目标点的距离，脉冲激光不断地扫描目标物，就可以得到目标物上全部目标点的数据，用此数据进行成像处理后，就可得到精确的三维立体图像。
激光雷达最基本的工作原理与无线电雷达没有区别，即由雷达发射系统发送一个信号，经目标反射后被接收系统收集，通过测量反射光的运行时间而确定目标的距离。至于目标的径向速度，可以由反射光的多普勒频移来确定，也可以测量两个或多个距离，并计算其变化率而求得速度，这是、也是直接探测型雷达的基本工作原理。
2005年时，终于有车企将激光雷达用到了汽车上，此后，激光雷达和无人驾驶领域的初创公司也如雨后春笋般涌现。
