毫米波雷达感知算法的研究起步较晚,公开的数据库也不多,因此目前多传感器融合的研究主要集中在融合摄像头(图像)和激光雷达(点云)的数据。随着毫米波雷达在自动驾驶车辆中越来越多的应用,它的数据如何与图像进行融合,也成为了一个亟需解决的问题。 毫米波雷达的数据一般以Point Cloud(点云)的形式呈现。理论上说这与...
2 毫米波雷达的构成 毫米波雷达是由天线板、通信及电源模块等构成。3 毫米波 雷达的原理 通过 FM-CW 方式 *2 监测距离、相对速度和方向。激光雷达的原理和功能激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达。通过向目标发射探测信号 (激光 )，然后将接收到的从目标反射回来的信号 (目 标回波 )与...
作为唯一一个可以全天候工作的感知设备,毫米波雷达使用在毫米波频段的探测波,由发射机通过雷达天线发射电磁波,通过障碍物反射,再由接收机接收,根据收发之间的时间差计算目标的相对距离、相对速度、角度、运动方向等数据,从而提供变道辅助、碰撞预警、自适应巡航等功能。 车载毫米波雷达当前主要以工作频率进行分类,主要集中...
为了实现视觉和毫米波雷达的数据融合，需要具备一些技术基础，比如系统化的图像和雷达数据获取和处理技术体系，在数据处理和目标分类识别等层面具有信息融合算法的优化和设计能力，等等。鉴于当前国内的视觉感知技术要比毫米波雷达更加成熟，那么对于视觉技术企业来讲，他们在与外部雷达平台进行融合的时候，则需要具备优秀的雷...
毫米波雷达是实现智慧楼宇的关键技术:其高精度特性使其能够精确计数任何指定物体(包括人员),从而帮助优化人员配置、评估出勤率、预测维护和清洁需求等,为智慧楼宇的实现提供有力支持。 03 手势识别 毫米波雷达为智能家居带来新功能:通过提高智能家居自动化的准确性,毫米波雷达能够在人员进入房间时自动启动照明和环境控制...
成本限制之下，价格适中的4D毫米波雷达或许可以成为更好的方案。事实上，我们看到主流市场上更多的智能驾驶大多采用了摄像头+毫米波雷达+激光雷达融合的感知系统。倘若系统数据分析处理的水平能够达到一个新的高度，那么未来三类传感器都可能发挥出更强大的作用。#激光雷达# ...
传感器融合:毫米波雷达+摄像头 摄像头产生的数据是2D图像,对于物体的形状和类别的感知精度较高。深度学习技术的成功起源于计算机视觉任务,很多成功的算法也是基于对图像数据的处理,因此目前基于图像的感知技术已经相对成熟。图像数据的缺点在于受外界光照条件的影响较大,很难适用于所有的天气条件。对于单目系统来说,获取...
摄像头和毫米波雷达虽然都是传感器,但其探测距离上有较大的区别。摄像头主要依靠可见光进行探测,其主要缺点是受到光照条件影响比较大,而且对距离的探测范围也比较有限,在数米的区间内表现良好,但是随着距离的增加,其探测精度就逐渐降低。 毫米波雷达则不同,它是一...
摄像头、激光雷达和毫米波雷达都是智能汽车的重要传感器,三者各有优缺点,目前为止也无法完全替代对方;如果说非要选择其中一个来大力发展,我认为会是毫米波雷达的进化版本:4D成像雷达,这是后话。下面我来具体聊聊车载摄像头、激光雷达和毫米波雷达各有哪些优缺点。
1.毫米波雷达 这种雷达采用的是电磁波，向前发射并遇到障碍物的时候会反射波，电磁波的传输速度是固定的， 那么按照反射时间综合速度则可以测出与障碍物的距离，以此来决定是否刹车。其原因就像是蝙蝠一样，与听觉系统的区别主要是主动发射波和被动接受波，实现的结果是相同的。但是毫米波雷达也只能实现二维平面的扫描...