论文研究一：D-S融合

《基于毫米波雷达和CCD摄像机信息的D-S融合方法》

摘要：
本文研究了毫米波雷达和CCD摄像机两种传感器信息的D-S融合方法，论述了毫米波雷达信息采集、滤波、计算障碍物的距离和方位及判断障碍物是否在无人地面平台ROI(Region of interested)内；CCD摄像机的信息处理、分割和障碍物的宽度、高度和方位角的计算。通过建立坐标系和坐标系间的齐次变换实现其空间配准。按D-S融合方法首先建立障碍物鉴别框架，通过实验确定它们对应于鉴别框架中障碍物指数的基本概率分配值，再根据D-S证据方法的组合规则计算所有证据联合作用下的融合结果，得到障碍物在无人地面平台ROI内的距离、方位和大小。在无人地面平台ROI内进行验证，本文的研究成果可行，并且具有较好的鲁棒性。
毫米波雷达和图像传感器主要应用于汽车的自动驾驶和安全驾驶领域，毫米波雷达存在方位分辨率低，不能精确定位障碍物的问题，本文是根据该缺点做改进，提出了融合感知。
D-S融合算法流程：
1、建立识别框架，对每个传感器计算基本概率分配函数；
2、根据D-S证据方法的组合规则计算基本概率分配函数；
3、根据给定的判决准则选择置信度最大的假设。
论文实验图标分析 ：

图片来源于论文

1、设计的鉴别框架包括了其中障碍目标指数的阈值设计； 2、实际测量数据和融合结果数据图表，能够在误差范围内测量距离，高度，宽度，方位角信息。

结论：
本文基于毫米波雷达和CCD摄像机基础上，对它们的信息进行了D-S融合，其融合效果能正确识别障碍物及障碍物的距离、方位、宽度和高度，后续研究重点是光照和阴影影响。

论文研究二：End to End

论文链接：https://www.researchgate.net/publication/338511806_Multi-Task_Multi-Sensor_Fusion_for_3D_Object_Detection
2019CVPR会议文章：《Multi-Task Multi-Sensor Fusion for 3D Object Detection》（基于多任务多传感器融合的三维目标探测）

摘要：
在这篇论文中，提出了多个相关的任务来进行精确的多传感器三维目标检测。为了实现这一目标，我们提出了一个端到端可学习的架构，该架构考虑了2D和3D对象检测、地面估计和深度补全。本文的实验表明，所有这些任务都是互补的，并通过融合不同层次的信息来帮助网络更好地学习表示。重要的是，我们的方法领先于KITTI基准的2D, 3D和鸟瞰对象检测，同时是实时的。
数据集：KITTI数据集。
网络结构：

该网络框架包含4个模块，分别是对象检测器、特征提取器、邻接估计器和最小代价流优化器。
（1）对象检测器：分别在图像序列中和3维点云数据中定位感兴趣的对象，即分别进行目标检测；
（2）特征提取器：独立地从每个传感器提取对象特征，从图像中提取特征图，从激光雷达中提取BEV特征图（激光雷达离散化后投影后得到的特征图。）
（3）ROI特征融合：分别提取感兴趣的区域，然后进行感兴趣区域的特征融合。
（4）目标检测器：根据图像ROI特征图，监督激光雷达ROI特征图进行训练，激光雷达网络中实现目标分类，图像划分深度信息。
特征融合模型 ：

激光雷达与图像骨干网之间的点向特征融合。利用特征金字塔网络将多尺度图像特征映射进行组合，再通过连续融合层将图像特征映射映射到BEV空间中。特征融合是通过元素间的累加来实现的。

测试结果：

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