GPS 数据、RGB 数据、LiDAR 数据、RADAR 数据以及 mmWave (64 波束矢量) 数据特征提取方法

1. GPS 数据的特征提取

特征形式：

GPS 数据主要包括位置、速度、加速度等信息，可以构建时空序列特征：

• 位置特征：经纬度、海拔。
• 运动特征：速度、加速度、jerk（加加速度）。
• 时间特征：时间戳、周期性时间特征（如小时、分钟、周末等）。

特征提取方法：

1. 时序特征建模：

• RNN/GRU/LSTM：处理 GPS 时间序列，建模位置、速度、加速度之间的动态关系。Transformer：利用 Self-Attention 机制，捕获长时间依赖关系和多尺度变化。Conv1D：对 GPS 序列进行一维卷积，提取局部运动模式。

1. 特征矩阵构建：

• 根据 GPS 数据构建多通道矩阵（如 [距离、速度、加速度、jerk]），使用 CNN 提取特征。示例：将 GPS 数据转化为时空栅格后喂入 CNN 提取空间特征。

1. 结合路径优化和图建模：

• 使用 Graph Neural Networks (GNN) 将 GPS 数据建模为图（如 GPS 节点与距离边）。提取路径中的全局和局部空间特征。

2. RGB 数据的特征提取

特征形式：

RGB 图像提供丰富的视觉信息，用于识别场景、目标等。

特征提取方法：

1. 卷积神经网络（CNN）：

• 经典网络：ResNet、EfficientNet、MobileNet 等用于提取图像的多层级特征。Vision Transformer (ViT)：使用 Transformer 模型处理图像，将图像划分为 Patch，再通过 Self-Attention 提取特征。

1. 多尺度特征提取：

• Feature Pyramid Network (FPN)：提取图像的多尺度特征。Dilated CNN：通过膨胀卷积获取更大的感受野。

3. LiDAR 数据的特征提取

特征形式：

LiDAR 点云包含三维空间信息，可表示为点云 (x, y, z)、强度 (intensity) 和时间戳。

特征提取方法：

1. 点云处理模型：

• PointNet:使用 MLP 对每个点进行特征提取，再通过全局池化获得整体特征。PointNet++:结合局部区域特征提取，通过层级采样获取局部几何信息。Dynamic Graph CNN (DGCNN)：使用图卷积提取点云中点与点之间的动态关系。

1. 栅格化方法：

• 将点云映射为 2D 栅格图像或 3D 体素：BEV (Bird’s Eye View)：从鸟瞰视角投影点云，输入 CNN 提取特征。VoxelNet：将点云划分为固定大小的体素，并使用 3D 卷积提取特征。

1. 自监督学习：

• 使用对比学习方法预训练 LiDAR 数据模型，通过旋转、遮挡等增强特征学习。

4. RADAR 数据的特征提取

特征形式：

RADAR 数据通常以 Range-Doppler Map 或 Range-Angle Map 的形式表示。

特征提取方法：

1. 卷积特征提取：

• 二维 CNN：将 Range-Doppler Map 输入二维卷积网络提取速度和距离信息。三维卷积：如果 RADAR 数据包含时间序列信息，可以使用 3D 卷积提取时空特征。

1. 时间序列处理：

• 使用 RNN/GRU/LSTM 对 RADAR 时序信号进行动态建模。

5. mmWave 数据的特征提取

特征形式：

mmWave 数据通常以信号矢量（如 64 波束）或时序矩阵形式表示。

特征提取方法：

1. 波束序列建模：

• 使用 RNN/LSTM 处理 mmWave 的时间序列信号。将 64 波束矢量序列作为输入，利用 Attention 机制捕获关键波束的动态变化。

1. 信号映射：

• 将波束信号映射为 Range-Doppler 图或 Range-Angle 图，输入 CNN 提取时空特征。使用 STFT (短时傅里叶变换) 或 Wavelet 变换处理原始波束信号。

1. 自监督学习与生成模型：

• 基于生成对抗网络 (GAN) 或扩散模型对 mmWave 数据进行补全或增强。使用对比学习 (Contrastive Learning) 预训练特征提取模型。