#汽车雷达在无人陵园内显示全是人影# 在无人陵园这种环境下，由于缺乏人类活动的标志性特征，融合算法可能会将墓碑、雕塑等物体误认为人类形象，导致误判，还可能会受到光照、遮挡等因素的影响，进一步影响识别效果。
事实上，自动驾驶激光雷达和视觉数据融合是一个非常复杂的过程，会面对以下挑战：
1. 数据不一致性：激光雷达和视觉数据在采集、处理和融合过程中，可能存在一定的不一致性，例如，数据的分辨率、精度、噪声等方面存在差异。这会导致数据融合后出现鬼影等问题。
2. 环境变化：激光雷达和视觉数据的融合需要考虑场景中的环境变化，例如，光照变化、物体运动、遮挡等。这些变化会影响数据的一致性和准确性，从而影响融合结果的质量。
3. 传感器故障：激光雷达和视觉传感器在使用过程中可能会出现故障，例如，传感器误差、噪声干扰、数据漂移等。这些故障会导致数据的质量下降，从而影响融合结果的准确性和一致性。
4. 数据标定：激光雷达和视觉数据的融合需要进行数据标定，以使得数据在空间中能够对应。数据标定的准确性会直接影响融合结果的质量。
5. 数据处理：激光雷达和视觉数据的融合需要进行数据处理，例如，点云处理、图像处理、数据滤波等。数据处理的质量会影响融合结果的准确性和稳定性。
