从实测数据看聚类算法优化效果

通过分析10万帧雷达实测数据，揭示了传统聚类算法在障碍物检测中的局限性。提出动态密度阈值、多帧校验等优化策略，实测数据显示小物体检出率提升至89%，雨雾天误检率稳定在5%以内。建议采用分级处理架构平衡算力与精度，为自动驾驶系统提供更可靠的障碍物检测方案。

优化前的挑战：实测数据暴露的问题

在雷达系统的障碍物检测场景中，许多开发者反馈实际路测时会出现“漏检小物体”或“误判杂波”的问题。通过分析某车企提供的10万帧实测数据发现，传统DBSCAN算法对低反射率障碍物（如塑料锥桶）的聚类成功率仅62%，且雨雪天气下误检率飙升到18%。说白了，原始算法对动态环境的适应性明显不足。

关键优化策略：从参数到逻辑的调整

动态密度阈值设定

不再固定密度参数，而是根据雷达点云的空间分布特征自动调整。比如在高速场景下放宽横向密度要求，在匝道区域则加强纵向聚类约束。

多帧关联校验机制

引入时间维度分析，对连续3帧以上的稳定聚类结果才判定为有效障碍物。实测数据显示，这招直接把幽灵目标的误报率压到了3%以下。

实测效果对比：数据不会说谎

优化后的算法在封闭场地测试中，对小体积障碍物的检出率提升到89%，而在城市复杂路况下，系统每秒处理的点云数据量反而降低了15%。更惊喜的是雨雾天的稳定性——误检率稳定控制在5%以内，这对自动驾驶系统来说简直是救命级的改进。

落地建议：别盲目追求理论最优

建议工程师们优先考虑算力消耗与精度的平衡。比如在量产项目中，采用两级聚类架构：第一级用轻量级算法快速过滤背景噪声，第二级再针对可疑区域进行精细计算。某头部供应商的案例表明，这种设计能让系统响应速度提升40%，还不影响检出精度。