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恶劣环境下的传感增强4D毫米波雷达：进展与挑战

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XiangyuanPengMiaoTangHuaweiSunKayBierzynskiLorenzoServadeiandRobertWille

Abstract—智能交通系统需要准确可靠的传感器。然而，

诸如雨、雪和雾等不利环境会显著降低激光雷达和相机的性能。

相比之下，4D毫米波雷达不仅提供3D点云和速度测量，还在

恶劣条件下保持了鲁棒性。最近，关于在不利环境中使用4D

毫米波雷达的研究越来越多，但仍然缺乏全面的综述。为了填

补这一空白，本文回顾了当前关于在不利环境下4D毫米波雷

达研究的情况。首先，我们概述了现有的涵盖各种天气和光照

本场景的4D毫米波雷达数据集。随后，我们分析了现有基于学(a)(b)

习的方法，利用4D毫米波雷达根据不同的恶劣条件来提高性

译Fig.1:相机、激光雷达和4D毫米波数据在雨夜中的

能。最后，讨论了面临的挑战以及未来可能的发展方向，以推进

中4D毫米波雷达在恶劣环境中的应用。据我们所知，这是第一篇可视化。原始数据来自DualRadar数据集[8]。(a)显

3专门集中于不利环境中4D毫米波雷达的综述。相关研究列于：示了相机图像。(b)用蓝色表示激光雷达点云，用红色

v/4DR-Adv。表示4D毫米波雷达（ArbePhoenix）点云。

1

9

0I.介绍SmokeSunny

4

2人为错误仍然是当今交通系统中交通事故的主要Fog45Velocity

.Resolution

3原因[1]。为应对这一挑战，现代智能交通运输系统23

SnowElevation

01

5（ITS）旨在通过强大的自动驾驶技术提高道路安全和0Resolution

2

:效率。自动驾驶的安全性和可靠性高度依赖于准确的RainDetection

v感知和场景理解。然而，恶劣环境严重影响了ITS[2]Range

i

xSleetCost

r的稳健性。阳光反射、雨、雾和雪会通过引入噪声和遮Advantage

aDarknessGlare

挡降低感知性能[3]。雨滴会影响路面状况，造成驾驶

4DmmWaveRadarLiDARCamera

危险。根据美国交通部的统计数据，在600万起交通