目录
手把手教你学Simulink——毫米波雷达与激光雷达的数据融合通信
一、系统目标与融合层级
1.1 传感器分工（教学初值）
1.2 三种融合架构
二、场景与坐标基准
2.1 坐标链
2.2 时间同步
三、毫米波雷达建模
3.1 理想/概率目标模型（快、做融合首选）
3.2 FMCW物理层模型（要测距测速曲线时用）
3.3 噪声与误差
四、激光雷达建模
4.1 点云生成
4.2 点云预处理（进融合前必做）
五、融合与跟踪模型
5.1 目标级融合Simulink树（推荐首发）
5.2 滤波与运动模型
5.3 关联与航迹管理
5.4 异步与通信延迟
六、通信回传与协同
6.1 回传内容分级
6.2 通信-融合联合指标
七、关键代码示例
7.1 场景+双传感器+融合脚本骨架
7.2 激光点云→包围盒（简化MATLAB Function）
7.3 航迹级融合函数（自定义）
八、仿真验证与判定
8.1 工况
8.2 指标
九、工程坑位
十、Simulink实现检查清单
手把手教你学Simulink——毫米波雷达与激光雷达的数据融合通信
目标不是“两个传感器都出图”，而是把毫米波雷达的全天候距离/速度/角度信息与激光雷达的高精度三维点云在统一时空基准下融合，再通过车载/回传通信把目标航迹、点云摘要或原始数据发给下游感知、规划或云端。Simulink 推荐用 Automated Driving Toolbox 做场景/传感器、Sensor Fusion and Tracking Toolbox 做跟踪融合、必要时用 Radar Toolbox/
