智能驾驶新突破:基于传感器融合技术的障碍物检测系统
关键词:传感器融合、障碍物检测、自动驾驶、激光雷达LiDAR、毫米波雷达、超声波传感器、摄像头、人工智能AI、机器视觉、路径规划、避障算法、车辆安全、交通法规、道路测试、事故预防、人机交互、用户信任、数据共享、网络安全摘要:随着智能驾驶技术的快速发展,如何确保无人驾驶车辆在复杂路况下安全行驶,成为了业界和学界...
自动驾驶自监督端到端技术盘点
输入:大部分自动驾驶汽车都装载了相机、Lidar、毫米波雷达等各类传感器,采集这些传感器的数据,输入深度学习系统即可。输出:可以直接输出转向角、油门、刹车等控制信号,也可以先输出轨迹再结合不同的车辆动力学模型,将轨迹转为转向角、油门、刹车等控制信号。可见,端到端自动驾驶系统就像人类的大脑,通过眼睛、耳朵等...
产业圈大咖齐聚!一起探讨毫米波雷达市场新业态、连接新动能
从我国毫米波雷达投融资热门赛道来看,毫米波雷达领域的雷达探测、雷达传感器、微波雷达以及雷达天线等关键技术投资潜力整体较大。科技企业在雷达传感器领域布局较多,包括传感芯片、智能传感器等,微波雷达、雷达天线也成为企业技术创新热点领域。但从市场上来看,企业间的竞争早一步进入白热化趋势。当前,随着应用的铺开,毫米...
基于红外相机和毫米波雷达融合的烟雾遮挡无人驾驶车辆目标检测与...
具体步骤为:1)针对毫米波雷达数据进行预处理,初步筛选有效目标;2)对输出结果进行聚类,提取有效的毫米波雷达目标;3)对提取的有效目标实现持续检测和跟踪;4)引入迁移学习方法对改进的YOLOv4网络进行训练,利用该网络对红外相机获取的图像进行目标检测;5)对网络输出的检测结果实现持续跟踪。在并行信息融合模块,获取毫米波...
一文聊聊4D毫米波雷达目标检测与跟踪算法
4D毫米波雷达的两个主要特点是:1)可以测量高度的信息;2)角度分辨率较高。为了更好的理解这两点,首先要了解FMCW雷达角度分辨率的依赖因素,以及为了增加角度分辨率所采用的MIMO机制。3.1.1FMCW雷达角度分辨率想要测量目标的方位角,至少需要两个接收天线(RX).可以通过相位差来求得方位角...
目标智能座舱,加特兰拓展毫米波雷达应用边界
另外,毫米波雷达可以分辨出大人和小孩或者无人状态,因此可以针对乘客进行安全气囊分类部署(www.e993.com)2024年10月16日。第三,则是哨兵模式检测,可以监控车舱内部是否会非法入侵。其次,是与DMS(驾驶员检测系统)进行融合,提供冗余和生命体征检测,诸如呼吸、脉搏等等。另外,包括手势识别等更多创新的交互应用,都可以利用毫米波技术实现。
毫米波雷达的优势有哪些
毫米波雷达的优势有以下几点:1.高穿透性:毫米波雷达能够穿透雾、烟和灰尘等障碍物,使其在恶劣气候条件下仍能正常工作。2.精确的距离测量:毫米波雷达可以根据接收回波与发送波的时间差准确测算目标物体与雷达之间的距离。3.实时监测:毫米波雷达可以连续不断地发送和接收信号,实现对目标的实时监测。
...为国内多家主机厂、毫米波雷达研发厂商、计量检测机构提供产品...
公司回答表示:公司在智能网联业务方向目前主要布局了智能网联仿真测试业务,自主研发了系列化车载毫米波雷达目标模拟器,并推出了毫米波雷达仿真自动化测试系统、毫米波雷达产线自动化测试系统、整车ADAS在环仿真解决方案等智能网联相关仿真测试解决方案,目前该业务领域为国内多家主机厂、毫米波雷达研发厂商、计量检测...
4D毫米波雷达:成本为激光雷达1/10、远期市场智驾感知层技术路线
4D毫米波雷达相比传统雷达,增加了俯仰角的测量信息,并且角度分辨率可达到亚度(<1°)级别,能够通过输出大量的测量点清晰地呈现出目标障碍物的轮廓。4D成像雷达也能通过神经网络技术,根据呈现的点云图像信息,对道路的使用者和障碍物进行目标检测及分类,可在最远300m处检测、区分、追踪多个静止和移动的目标。此外...
自动驾驶中用于目标检测和语义分割的Radar-Camera融合综述
由于传统3D雷达传感器的RX天线仅在2D方向上排列,因此仅在2D水平坐标中检测目标,而没有垂直高度信息。最近,随着雷达技术的进步,4D雷达传感器已经被开发出来,天线水平和垂直排列,能够测量高程信息。除了能够测量距离、多普勒速度和方位角外,毫米波段的电磁波具有较低的大气衰减和对雨水、烟雾和灰尘的更好穿透能力。这些...