智能物流:毫米波雷达技术在无人驾驶领域有什么

日期:2019-01-18编辑作者:航空航天

  无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境,自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车

  传统激光雷达产品短期内还难以摆脱高成本的制约,这样一来价格优势更加明显的固态激光雷达和毫米波雷达,不仅可以在性能上实现互补,还可以大大降低使用成本,这样一来或许可以为无人驾驶的开发提供一个新的选择。 上周,特斯拉发布了一条最新消息,当前所有在产车型(包括即将上市的Model 3)都将搭载Autopilot2.0硬件,并且新的自动驾驶系统可以实现最高级别自动驾驶(Level 5)。 这套硬件中,除了8个摄像头和12个全新超声波传感器之外,一个前向探测雷达引起了镁客君的注意。经研究,特斯拉上所使用的探测雷达为毫米波雷达,而非其他主流无人驾驶研发中所使用的激光雷。那么问题来了:毫米波雷达是否能够胜任激光雷达的工作,成为一种实现无人驾驶更加低成本的解决方案? 精度上的差异,让毫米波雷达性能不及激光雷达 无人驾驶技术想要真正上路行驶,最关键的技术难点就在于汽车如何能对现实中复杂的交通状况了如指掌,这样一来就必须使用雷达装置。现阶段主流无人驾驶研发技术中,都选择了激光雷达,而一向不走寻常路的马斯克选择使用毫米波雷达。那么,两种类别的雷达技术究竟有什么区别? 激光雷达精度更高,但价格昂贵 激光雷达主要是通过发射激光束,来探测目标的...

  无人驾驶技术是一种解放人类双手和提高生产力效率的科技创新,虽是汽车中的一项技术应用,但又与其他汽车技术有所不同,即其对硬件和算法两方面的要求都很高,所以不仅有传统的整车厂以及博世、大陆等Tier 1厂商参与到了无人驾驶技术的角逐中来,也有许多以算法见长的互联网公司如谷歌、百度参与其中,形成了群雄逐鹿的局面。 无人驾驶的底层支撑可以分为三部分,即:传感器、高精地图和计算平台。在传感器方面,主流的传感器分为:毫米波雷达、激光雷达和摄像头。 毫米波雷达:测距离远,可以在雨雪天气等各种恶劣环境中稳定工作,但是精度不高。 激光雷达:探测角度广,精度高,厘米级精度的激光雷达结合高精地图可以实现高精度自定位和物体识别跟踪,定位可以精确到具体车道,但是价格昂贵,使用寿命较短。 摄像头:直接识别可见光,价格适中,技术成熟,可以识别行人、车辆、路标等物体,但易受视野、夜晚暗光、雨雪天气等因素影响。 本文着重介绍毫米波雷达在无人驾驶领域的应用。 毫米波雷达市场概况 目前毫米波雷达技术主要由大陆、博世、电装、奥托立夫、Denso、德尔福等传统零部件巨头所垄断,特别是77GHz毫米波雷达,只有博世、大陆、德尔福、电装、TRW、富...

  在智能驾驶传感器领域,和激光雷达(LiDAR)相比,毫米波雷达(Millimeter-Wave Radar)更接地气,在技术上已非常成熟,而且其市场出货量相当可观,以中国市场为例,2015年车载毫米波雷达销量为180万颗,大概平均每12台车搭载1颗毫米波雷达。此外,毫米波雷达在欧洲的普及率非常高。 一、毫米波频段的划分 毫米波实质上就是电磁波。毫米波的频段比较特殊,其频率高于无线电,低于可见光和红外线GHz。毫米波介于微波(Micro waves)和THz(1000GHz)之间,可以说是微波的一个子集。 在这个频段,毫米波相关的特性使其非常适合应用于车载领域。目前,比较常见的车载领域的毫米波雷达频段有三类。 其一是2424.25GHz这个频段,目前大量应用于汽车的盲点监测、变道辅助。雷达安装在车辆的后保险杠内,用于监测车辆后方两侧的车道是否有车、可否进行变道。这个频段也有其缺点,首先是频率比较低,另外就是带宽(Bandwidth)比较窄,只有250MHz。 另一个频段就是77GHz,这个频段的频率比较高,国际上允许的带宽高达800MHz。据袁帅介绍,这个频段的雷达性能要好于24GHz的雷达,所以主要用来装配在车辆的前保险杠上,探测与前车的...

  近来无人驾驶车辆引起了广泛热议。 业界正在努力开发这种技术,将其作为提高安全性和节省费用的方法。 这已不再是遥不可及的构想,宝马、奔驰和特斯拉等公司均已发布或即将发布可使汽车自动驾驶的车辆系统。一些资金雄厚的公司正大力投资于自导引车辆技术。 我们许多人都熟悉 Google 无人驾驶汽车项目及其测试 [1]。 我们也很有可能熟悉 Amazon 关于使用自导引无人机送货的计划 [2]。 不过,您可能不知道,Dominos Pizza 等食品企业正在积极开发可在 30 分钟以内将披萨送达的电动汽车 [3]以及基于无人机的披萨递送系统[4]。 此外,沃尔 ...

  我们给狭义的认路下个定义,此定义只在本文范围内有效。认路是指在知道从A地到B地的大方向和大体路径以后,怎样安全到达的过程中应对实际问题的能力。总结起来,上路行驶,汽车认路需要两种能力,识别并应对静止的目标和运动的目标的能力。静止的目标包括,道路边际,道路标记线,路面固定的障碍;运动的目标,包括车辆,行人,小动物等各种可能出现在道路上的动态事物。汽车怎样识别静态目标结构化和非结构化道路对于无人车,道路被划分成结构化道路和非结构化道路。二者的区别在于,是否具有清晰的道路边界,路面是否均匀平整具有 ...

  在自动驾驶领域,目前有两大技术路径:一是以特斯拉等汽车厂商为代表的“辅助驾驶”升级路线,其探测技术基础是摄像头(机器视觉)、毫米波雷达、超声雷达;二是以谷歌等互联网公司为代表的“无人驾驶”路线;其探测技术基础是以激光雷达(LiDar)为核心,融合多种技术。此次事故中反映出“辅助驾驶”升级路线的两大“痛点”,一是责任问题,二是可靠性问题。“辅助驾驶”本质上就是减轻驾驶者的疲劳感,所以驾驶者很容易处于松懈状态,而汽车厂商出于法律责任考虑,又要求驾驶者始终保持高度警惕状态,对驾驶事故负有终极责任,这是存在 ...

  就在不久前,著名咨询公司罗兰贝格发布了《汽车行业颠覆性数据探测》第二期报告,报告指出,全球汽车行业向无人驾驶出行方向的发展速度有一定提升。而其中,提升的关键在于,在整体变革进程上,各国均呈现出朝新出行范式发展的态势,即商业化并大规模推动无人驾驶—— 一方面,法律法规的进步将为无人驾驶和出行领域的可持续发展开路;消费者也对无人驾驶产品保持较高的兴趣,利用互联网满足出行需求的意愿也越来越强;同时,企业研发活动以及人工智能和出行领域的风险投资都有所增长,这些都为新的出行解决方案提供了非常优越的发展条件 ...

  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系统。从工作原理上讲,与微波雷达没有根本的区别:向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。在智能感知识别的部分,车载光学系统和车载雷达系统是保证行车安全最为重要的,目前,主流的用于周围环境感测的传感器有激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器三种。1.自适应巡航控制系统 Ad ...

  无人驾驶汽车的主要技术感知输入系统、计算处理系统是无人驾驶技术的关键无人驾驶汽车是一种主要以移动、运输为目的的服务机器人。它具有感知输入系统、计算处理系统、控制系统、汽车信号系统以及其他辅助系统。在给定路线规划后,无人驾驶汽车正常的工作流程是:首先,感知输入系统能够“看到”周围物体,掌握它们的大小、距离、运行方向,计算处理系统根据这些信息通过算法计算出最佳反应,将电信号传达给控制系统从而正常行驶,行驶过程中,汽车信号系统再将自身的下一步意图以清晰可见的形式表现出来。其中,感知输入系统是无 ...

  我们身处无人区, 无人领航,没有方向,没有答案,有的只有待解决的技术问题。我们领航,确定方向,找到答案。如果你喜欢不确定性,喜欢挑战未知,欢迎加入我们。。。 我们是Glassdoor选出的“最佳工作场所” 我们是《人物》选出的“年度关爱公司 ” 我们是《财富》选出的“全球最受赞赏公司” 我们这里还有“评价最高的CEO”我们,就是AI计算的引领者NVIDIA, 梦想的机会就在眼前 ,你来不来? 1. (英文简历);简历抄送 2. &n ...

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  申请理由:对嵌入式很感兴趣,并想从事电子行业的事业一直发展下去。项目描述:能够实现手机监控图像并且控制飞行器。

  无人驾驶技术现如今其实非常成熟了,就以现在的技术水平看,如果把大城市复杂的交通状况变成实验室特定的格局,场景内有制式统一的车辆以及符合规矩的行人正常通行,那么不用方向盘,全程自动行驶的汽车当下就可以面世了。 问题就出在了汽车如何能对现实中复杂的交通状况了如指掌,如何可以像人的眼睛和大脑一样灵活应变。 关键就在需要各种各样的传感器合作来解决,它们最终将监测到的数据传给高精密的处理器,识别道路、标示和行人,做出加速、转向、制动等决策。 在智能感知识别的部分,车载光 ...

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