adas环境感知方案如何应用于骑自行车的细节描写和环境描写？

雷达聚类是指毫米波雷达通过分析反射的回波进行目标的定位测速。雷达底层信号处理回波通过快速傅里叶变换fft、反射点、恒虚警处理cfar、关键点等步骤，这些步骤一般在雷达部件内部完成。雷达输出的信号分为target、object、track。target信号为未经过聚类的反射点，由于回波反射，特别是在旁边车辆、隧道或者有路边栅栏的情况，回波多次反射噪音较大，一个目标也会出现多个target信号。object为聚类之后的目标点，置信度高于target。track是object进行追踪后，带有ID，置信度最高，但因为目标稳定追踪后才会输出，所以新目标出现会有延时。目标聚类是将雷达target聚类得到object。雷达target先需要进行目标滤除。因为不知道雷达簇的个数，并且对算法实时性要求高，一般采用基于距离或密度的聚类，如eclidean clustering和dbscan。在簇核心的选择上可以选择反射能量大的点，或者以上次聚类的结果做为核心。在距离参数上，除了空间欧式距离外，或者采用马氏距离。雷达只能提供径向距离和速度，不完整。