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國立雲林科技大學 電子工程系 蘇慶龍所指導 許珈榕的 應用於汽車防撞之毫米波雷達與影像融合技術 （2019），提出毫米波雷達價格關鍵因素是什麼，來自於毫米波雷達融合、前方防碰撞系統。
而第二篇論文國立交通大學 電機資訊國際學程 郭峻因所指導 鄭皓升的 無人載具應用之相機深度預測與雷達融合之RGB-rD即時區域同步定位技術 （2019），提出因為有 同步定位及地圖建構、相機雷達融合、單目相機深度預測的重點而找出了 毫米波雷達價格的解答。
應用於汽車防撞之毫米波雷達與影像融合技術
為了解決毫米波雷達價格 的問題，作者許珈榕 這樣論述：
國內市場在汽車防撞雷達開發方面有24GHz及77GHz毫米波雷達，24GHz雷達用於短距離的盲點偵測及車前(後)防碰撞系統。目前常見的長距離偵測障礙物感測器包含光達(Lidar)及77GHz毫米波雷達兩種，光達雖可產生精準的點雲資訊，但目前仍造價昂貴，無法被市場接受；毫米波雷達與其相比價格較低，因此獲得較多先進駕駛輔助系統（Advance Driver Assistance System, ADAS）採用。因此本論文是透過架設於車前方的77GHz毫米波雷達並搭配攝影機同時進行偵測，不僅具備更高的可靠度，更有效掌握前車以及左右車道行進方向上的交通狀況，一旦系統預測可能會有狀況時，就會先行以聲響
、警示燈號等方式，提醒駕駛人留意並減速。本論文所提出的毫米波雷達與影像融合技術包含三項要點：一、演算法機制不同：當其中一個感測器失效時另一者仍保持偵測能力，藉此提升系統可靠度；二、偵測範圍不同：當系統運作時，包含兩者的偵測範圍，增加整個系統的偵測能力；三、偵測性能不同：兩者對於障礙物偵測的特性不同，因此能得到更多的障礙物資訊，提升系統功能。本論文開發毫米波雷達融合技術，使用國內廠商研發設計之低成本77GHz毫米波雷達，可偵測距離為100公尺；會將其回傳的資料經過訊號處理後與本實驗室所開發之前方防碰撞系統的影像資訊進行融合。藉由毫米波雷達與影像的資訊融合，修正影像計算距離時所產生誤差的情況及毫米
波雷達因本身天線設計所產生的錯誤距離資訊。關鍵字：毫米波雷達融合、前方防碰撞系統。
無人載具應用之相機深度預測與雷達融合之RGB-rD即時區域同步定位技術
為了解決毫米波雷達價格 的問題，作者鄭皓升 這樣論述：
本論文目標是建立雷達與攝像機傳感器融合的RGB-D SLAM系統。在本論文中我們將其標記為RGB-rD SLAM。我們通過利用雷達和單眼相機的優勢來實現這種融合。通過單眼深度估計，我們可以僅使用單個圖像來估計環境每個像素的密集深度，但僅限於缺少絕對深度信息。因此，雷達是這項工作的最佳人選。雷達不但擁有價格便宜的優勢，它也可以為我們提供有關周圍環境的稀疏深度信息。我們使用雷達提供的稀疏深度，並將其與單眼深度估計的估計深度進一步融合，以創建可以提供周圍環境的絕對深度圖像。然後，我們將此系統跨入SLAM。SLAM系統借助深度的信息，無需在隨後幀的關鍵點內使用三角測量來計算周圍的深度，可以利用深度圖
像提供的深度信息。此系統在兩個方面使SLAM系統受益。對於SLAM的製圖任務，它可以具有有關周圍環境的更準確的深度信息，因此可以創建一個具有比單眼SLAM更好並且與Lidar SLAM相當的比例的地圖。在定位任務中，它不僅可以使用後續幀之間的特徵匹配進行定位，還可以使用視覺軌跡進行定位，並減少由於純旋轉而丟失跟踪的機會。這增加了SLAM系統的穩定性，並增加了進行了重定位和成功定位的機會。我們使用NVIDIA Jetson Xavier在嵌入式平台上實施了此系統。並且運算速度達到11FPS。與單眼SLAM相比，此系統大幅增加了地圖的精準度，相較於Lidar SLAM也具有可比的結果，但價格差低2
0倍。關鍵字：同步定位及地圖建構，相機雷達融合，單目相機深度預測