激光雷达的点云特征表达
激光雷达的稀疏点云成像与稠密像素点的图像成像不同，点云都是连续的，图像是离散的；点云可以反应真实世界目标的形状、姿态信息，但是缺少纹理信息；图像可以直接作为cnn网络的输入，而稀疏点云则需要做一些预处理。图像是对真实世界的目标离散化后的表达，缺少目标的真实尺寸；图像可以直接作为cnn网络的输入，而稀疏点云则需要做一些预处理。
因此，为了完成3D目标检测任务，需要对稀疏点云做特征表达，这里介绍3种方式：1）离散化后，手动（hand-crafted）提取特征，或者利用深度学习模型提取特征；2）点对点特征（point-wise feature）提取；3）特征融合。
激光雷达技术具有以下优点
可以获得极高的角度、距离和速度分辨率，因此可以利用距离—多谱勒成像技术来获得目标的清晰图像；隐蔽性好、抗有源干扰能力强，激光具有直线传播、单色性好、方向性强、光束窄等特点，只有在其传播路径上才能接收到，因此敌方截获非常困难，不易受激光干扰信号影响；多束激光线同时发射，并配合激光雷达的旋转便得到了如上图所示的激光雷达点云。低空探测性能好，相较于微波雷达的低空探测盲区，激光雷达对只有被照射的目标才会产生反射，不存在地物回波的影响；体积小、质量轻，通常普通微波雷达的体积庞大，整套系统质量数以吨记，而激光雷达发射望远镜的口径一般只有厘米级，整套系统的质量的只有几百克，这也使得机载、车载激光雷达具有广阔的应用前景。
全固态激光雷达
全固态激光雷达内部没有运动部件，目前市场上主要的全固态激光雷达产品有光学相控阵激光雷达、调频连续波激光雷达、纳米天线阵列激光雷达和泛光面阵式激光雷达。全固态激光雷达耐久性、可靠性佳，符合自动驾驶对雷达固态化小型化和低成本化的需求。
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