无人驾驶之毫米波雷达(一)

毫米波雷达指工作在毫米波波段的雷达。通常毫米波是指30~300GHz频域(波长为1~10mm)的电磁波,毫米波的波长介于厘米波和光波之间,因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点。

毫米波在5G通信、卫星遥感、导弹制导、电子对抗等领域有着广泛的应用,而近年来随着元器件水平的不断提升,电路设计、天线技术等相关技术日益发展和不断成熟,毫米波雷达的在汽车方面的应用也获得了很大的发展。

毫米波雷达分为远距离雷达(LRR)和近距离雷达(SRR),由于毫米波在大气中衰减弱,所以可以探测感知到更远的距离,其中远距离雷达可以实现超过200m的感知与探测。毫米波雷达的多项优势,使其目前在汽车防撞传感器中占比较大,根据IHS的数据,毫米波/微波雷达+摄像头在汽车防撞传感器中占比达到了70%。

同超声波雷达相比,毫米波雷达具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点。与红外、激光、摄像头等光学传感器相比,毫米波雷达穿透雾、烟、灰尘的能力强,具有全天候全天时的特点。另外,毫米波雷达的抗干扰能力也优于其他车载传感器。

五种汽车防撞传感器性能及优缺点对比

目前市场主流使用的车载毫米波雷达按照其频率的不同,主要可分为两种:24GHz毫米波雷达和77GHz毫米波雷达。通常24GHz雷达检测范围为中短距离,用作实现BSD(BlindSpotDectection,盲点探测系统),而77GHz长程雷达用作实现ACC(AdaptiveCruiseControl,自适应巡航系统)。

文章转自:https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context=%7B%22nid%22%3A%22news_9019748513291573735%22%7D&n_type=1&p_from=3

原文地址:https://www.cnblogs.com/approx/p/12436169.html

时间: 2024-11-14 03:03:11

无人驾驶之毫米波雷达(一)的相关文章

毫米波雷达的主要应用分类

毫米波雷达顾名思义就是工作在毫米波波段(30-300 GHz)的雷达.目前毫米波的应用主要有以下几类: 1). 制导雷达.火控雷达,该类型雷达目前有一些选择在毫米波波段的主要原因是提高探测能力.减小雷达体积,降低重量和体积,便于集成.    2). 目标检测雷达,该类型雷达主要是通过机械/电子波束扫描,实现对观测区域目标距离.速度和角度的探测,配备相应的数据处理单元,可以实现对目标的识别(散射特性).跟踪和预测(kalman滤波.粒子滤波等). 3). 毫米波对地观测雷达,该类型雷达主要是毫米波

毫米波雷达

微波是通信和雷达使用的主要频段, 300Mhz ~ 300GHz.  毫米波是微波的一个子频段. 可见光,红外,激光, 由于频率不同和微波的特性有很大差异. 不同频段的电磁波在 "反射, 吸收, 透射, 衍射"等现象表现不同. 波长越长,越容易发生透射和衍射, 波长越短越容易被反射. 波长>介质尺寸,容易透过和衍射, 波长 < 介质尺寸则容易被反射. 毫米波的波长是1cm ~ 1mm之间.  可以复习一下电磁波谱. 毫米波由于它的波长很短,就有别于无线电和较低频的微波,根据

科普 激光雷达 毫米波雷达 超声波雷达

参考: 1. 一文读懂毫米波/激光/超声波雷达的区别 | 搜狐科技 2. 毫米波雷达为何还未被激光雷达取代? | OFweek激光网 各种汽车测距传感器比较 传感器 频段 带宽 工作原理 特点 缺点 常见应用市场 市场规模 常见装配位置 备注 激光雷达  红外和可见光波段   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,作适当处理得到目标有关信息,如目标距离,方位,高度,速度,姿态,形状等参数.  精度更高,价格昂贵  容易受自然光和热辐射的影

毫米波雷达与单目相机融合

说起融合,大家肯定会想到 融合的几个层次.数据级融合.特征级融合.决策级融合. 目前我们所采用的融合策略是决策级融合. ( 1)特征级融合的特点,主要是雷达辅助图像. 基本的思路是将雷达的点目标投影到图像上,围绕该点我们生成一个矩阵的感兴趣区域,然后我们只对该区域内进行搜索,搜索到以后跟雷达点目标进行匹配.它的优点是可以迅速地排除大量不会有车辆的区域,极大地提高识别速度.而且呢,可以迅速排除掉雷达探测到的非车辆目标,增强结果的可靠性. 缺点: 1)首先,这个方法实现起来有难度.理想情况下雷达点出

TI 多模雷达1843毫米波雷达做自动泊车(用了8个雷达)

http://e2e.ti.com/blogs_/b/behind_the_wheel/archive/2019/01/09/how-mmwave-sensors-enable-autonomous-parking 77-GHz single-chip mmWave sensors enable autonomous parking FacebookTwitterLinkedInEmailMore12 Have you ever spent time looking for a parking

毫米波/激光/超声波雷达的区别

转自:http://www.sohu.com/a/201826967_524185 不知何时,自动驾驶技术从电影中跳出来,直接被拉到人们视野中.不过,去年特斯拉却因为几起自动驾驶事故,官网不得不把自动驾驶字眼改为辅助驾驶.本期<汽车总动员>讨论的不是自动驾驶,而是被称为自动驾驶汽车“眼睛”的雷达. 目前主流的“眼睛”有四类——毫米波雷达.激光雷达.超声波雷达.摄像头.他们各自都有自己的特点,比如摄像头的优点就很突出:精度高,距离远,直观方便:可是缺点也同样突出:受到天气的影响太大.倘若雾霾一来

无人驾驶入门(基本流程)

无人驾驶的操作流程,没有大家想的那么复杂.大家完全可以根据自己开车的实践,推断出自动驾驶应该包括那些内容.传统意义上,很多论文或者教材都喜欢把自动驾驶分成感知.预测.规划和控制四个部分,但是我个人喜欢再添加两个部分,即导航和停车,这样会构成一个更完整的整体. 1.导航 当车辆开始启动的时候,我们会输入起始地址和目的地址.有了这两个地址,软件就可以帮助我们规划合理的行驶路线.目前导航这一块已经很成熟了,百度导航和高德导航也做的很好. 2.感知 所谓感知,就是车辆需要定位自身的位置,同时它还需要了解

智能汽车无人驾驶资料调研(一)

1.提出无人驾驶演进的五个维度:消费者接受度.技术整合度.生态体系.立法.基础设施投资: 2.无人驾驶的关键技术:环境感知技术.定位导航技术.路径规划技术和决策控制技术.(分类有待商榷,比如V2X通信技术等未包括) 给出SAE给的最新L0-L5的无人驾驶定义: 自动驾驶分级 名称(SAE) 定义(SAE) NHTSA SAE 0 0 无自动化 无自动驾驶,由人类驾驶员全权操控汽车,可以得到警告或干预系统的辅助: 1 1 驾驶支援 通过驾驶环境对方向盘和加减速中的一项操作提供驾驶支持,其他的驾驶动

关于无人驾驶车辆的几点看法

在毕业答辩前这一段闲适的生活中,我和@xingyes去看了一场智能驾驶车辆的讲座.主讲人是邻居学校的杨靖宇教授.由于正值科学日活动,听讲后又分外亲切所以写下此文留作纪念. 在讲座的开始,杨教授概略性的讲述了他的从业经历.他在1991年左右开始作为南京理工大学的智能驾驶的领头人物为PLA开展军用无人驾驶车辆的研发,直至2015年项目结束,研究智能驾驶达到了30年的时光.他首先强调的是军用智能驾驶车辆和民用智能驾驶车辆的区别和联系.我用下面的表格来直观展示: 类型 名称 民用 无人驾驶车辆(Driv