In diesem Beitrag wurde die Verarbeitung von Radardaten fur die Informationsfusion untersucht. Dazu wurden die Eigenschaften eines Fahrzeugradars untersucht. Ein Radar sendet elektromagnetische Wellen, die von elektrisch leitendem Material reflektiert werden. Aus der Laufzeit zwischen Senden des Signals mit Lichtgeschwindigkeit und Empfang seines Echos ergibt sich der Abstand des reflektierenden Objekts. Die Relativgeschwindigkeit des Objekts zum Sensor wird über den Doppler-Effekt gemessen. Typisches Anwendungsbeispiel für ein Fahrzeugradar ist ein System zur adaptiven Fahrgeschwindigkeitsregelung. Das Fahrzeug hält die vom Fahrer gewünschte Geschwindigkeit. Zur Wahrung des Sicherheitsabstands wird diese gegebenenfalls an ein langsamer vorausfahrendes Fahrzeug angepasst. Für die Erkennung komplexer Szenen und einen aktiven Eingriff in das Fahrzeug bei kritischen Situationen ist eine umfangreichere Kenntnis der Fahrzeugumgebung nötig. Die Ergänzung des serienmäßig verfügbaren Radarsensors mit Videosensoren lässt eine verbesserte Detektion von Objekten im Fahrzeugumfeld erwarten. Voraussetzung zur Fusion der Sensordaten auf Objektebene ist die Charakterisierung und Verarbeitung der Radardaten. In diesem Beitrag wurde ein Signalverarbeitungsverfahren zur Aufbereitung der Radardaten für die Informationsfusion mit Videodaten vorgestellt. Zur Visualisierung werden detektierte Radarobjekte in das Kamerabild eingetragen. Für eine spätere Fusion der Objektdaten dient eine Verfolgung mehrerer Radarobjekte über der Zeit. Die Charakterisierung des Radarsensors zeigt, dass die Erfassung einer komplexen, bewegten Umgebung weitere Sensoren benötigt, die zeitlich und räumlich abgeglichen werden. Zur Beurteilung von Fusionsalgorithmen wird eine Simulation definierter Verkehrsszenarien mit Modellierung der Sensorik zur Umfelderkennung aufgebaut. Grundlage einer Fusion ist die Verfolgung mehrerer Objekte, in diesem Fall wurden reale Radardaten mit einem Kaiman Filter und der Methode der nächsten Nachbarn untersucht.