本研究探讨了利用先进天气监测网络和雷达技术提升3D物体检测器在恶劣天气下的性能。通过融合LiDAR和雷达数据，提出了多种方法和数据集，显著提高了物体检测的准确性和鲁棒性，尤其在低能见度条件下表现突出。

利用微波雷达和摄像机的互补性，基于深度学习的雷达摄像机三维物体检测方法可以在低能见度条件下生成准确的检测结果。本研究探索使用雷达点云聚类直接提取雷达的局部空间和逐点特征，用于交叉模态特征融合的雷达-单目摄像机三维物体检测方法。