基于车车通信的毫米波雷达主动避障技术

毫米波雷达是汽车主动安全技术的重要感知器,其工作稳定,不易受天气影响,可探测距离长,但会受金属物体遮挡,所以实现大范围障碍物探测很难实现。现在智能网联汽车已经逐步推向市场,在车车通信的基础上实现毫米波雷达的大范围探测成为可能,文章将主要介绍基于车车通信的毫米波雷达主动避障技术。     

毫米波雷达研究现状及其测试项目

毫米波雷达作为ADAS系统的核心传感器之一,随着ADAS系统从原本局限在高端市场到现如今发展到中低端市场所带来的迅速增长的需求,很多车企已经逐渐看重对毫米波雷达的测试检验。毫米波雷达的测试主要包括其射频信号的性能测试和雷达的功能测试,性能测试是雷达厂商所关心的,而功能测试则是车企所看重的。本文主要介绍国内外对毫米波雷达的研究现状、毫米波雷达的探测原理以及测试。     

松下开发出高精度车载毫米波雷达

车载毫米波雷达拥有在光线昏暗条件下（例如夜间或坏天气）枪测行人和其他车辆的能力。日本松下公司近日开发出一款全新的毫米波雷达，其具有更高的精度和更广的探测范围。     

车载毫米波雷达测试现状分析

正本文从车载毫米波雷达市场需求分析出发,对其工作原理及应用等方面进行了研究。在此基础上研究目前国内外毫米波雷达测试认证工作开展情况,分析其在测试认证方面存在的问题,并提出毫米波雷达测试行业未来发展方向及建设意见。     

毫米波雷达目标模拟器校验方法研究

随着汽车保有量的与日俱增,交通安全问题一直是大家关注的焦点,且近年来随着智能交通系统的提出,智能化网联化成为了解决以上问题的研究重点。而实现汽车智能网联化技术离不开毫米波雷达等零部件的应用,因此对其进行的性能测试是必不可少的。而测试过程中较为重要的一环是要保证测试设备的可靠性,因此本文通过对雷达测试设备、目标性能测试项目及测试方法进行阐述,利用雷达目标模拟器对探测目标的模拟,提出对毫米波雷达目标模拟器模拟目标参数稳定性的校验方法。     

基于毫米波雷达的雾天行车安全系统设计

针对雾天能见度较低的情况,本文通过利用毫米波雷达对前方道路进行探测,识别其他车辆的行驶状态以及位置,采用可视化显示方式将探测结果向驾驶员进行提示,提高驾驶员对于前方道路的把握程度,保障车辆的安全运行。     

智能网联汽车中毫米波雷达的应用研究

智能网联汽车强调对网络技术及现代通信技术的应用，能够通过车载传感器、控制器及执行器来完成驾驶，并最终实现无人安全驾驶。智能网联汽车的发展及应用能够减少驾驶人员的疲劳感，为驾乘人员提供更加舒适的出行体验。而毫米波雷达指的是工作在毫米波波段的雷达，其具有探测距离远、可靠性高、全天候工作等优势及特点，能够对外界环境进行感知，将其应用到智能网联汽车中，能够有效提高出行的安全性。基于此，研究了智能网联汽车中毫米波雷达的应用情况，以期能够帮助有关单位及人员进一步改进自身工作，提高毫米波雷达的应用水平，促进智能汽车领域的发展。     

基于角毫米波雷达的目标筛选

随着ADAS系统在汽车领域的普及,基于角毫米波雷达的ADAS系统由于其成本低、环境适应能力强被广泛应用。其中,使用角毫米波雷达的盲区监测系统能够有效辅助驾驶员对车辆周围环境的感知。根据24GHz角毫米波雷达的特性,使用2个角毫米波雷达对驾驶员盲区进行辅助监控,建立基于角毫米波雷达的盲区监测系统。而毫米波雷达输出目标存在一定的误检,文章使用角毫米波雷达连续5帧数据,建立反馈目标值运动模型,对目标位置数据进行更新,使用K-means算法对检测目标数据进行聚类,使用聚类结果判断检测目标是否真实存在,以消除毫米波雷达的误检,从而实现角毫米波雷达的目标筛选。     

毫米波雷达识别问题分析及解决措施

针对L3级自动驾驶车辆所配备的77 GHz长距毫米波雷达和中距毫米波雷达在感知识别中的主要问题进行了分析,并对毫米波雷达与整车系统适配过程中存在的两类问题提出了解决措施。一是在毫米波雷达与整车系统的适配过程中,需考量车身材质和形状对其回波的干扰;二是结合车速、应用场景对雷达输出信息进行滤波,减少虚警和误报,使雷达系统获得更稳定、准确的感知结果。     

高智商的卡车 MERCEDES BENZ FUTURE TRUCK 2025

<正>近日,奔驰未来卡车在德国马格德堡全球首发,为长途卡车运输的未来远景提供了一个激动人心的现实性展望。10年后,卡车将在欧洲的高速公路上实现自主驾驶,卡车司机的角色将转化为运输经理,他们将在全新的驾驶空间内发挥新的专业技能。雷达传感器及全景多功能摄像头实时探测前方路面位于车辆前端下部的雷达传感器能够近距离和远距离扫描前方路面,其中远距离扫描为250m,扫描角度为18°,近距离扫描距离为70m,扫描范围为130°。位于前挡风玻璃上端的立体摄像头也可以扫描车辆前方的路     

汽车ACC毫米波雷达和视觉传感器目标级融合方法研究

自适应巡航控制系统是实现未来智能化汽车辅助驾驶的重要功能之一,以往该系统主要采用毫米波雷达感知周围环境,但是容易出现较多的误识别和漏识别情况。针对现存的问题,文章研究了自适应巡航感知系统,不同于以往单一雷达的方案,本设计采用毫米波雷达和视觉传感器融合的办法改善感知系统的性能。通过搭建电动车传感器数据采集系统,编写CAN通信报文解析程序,分析毫米波雷达和视觉传感器特性等,完成了对雷达和视觉信号的采集及处理,实现了感知系统目标级融合。并在巡航和跟车工况下进行离线仿真,验证了目标级融合方案能够有效地提高感知系统的准确性和合理性。     

多感知信息融合的车辆感知方法研究

为提高前方车辆检测的速度和准确率,本文采用一种毫米波雷达与机器视觉融合的感知方法。结果表明,该方法的准确率为93%,单帧数据的处理时间为42 ms,满足智能客车对前方车辆检测的要求。     

车载ADAS传感器毫米波雷达解析

ADAS-汽车驾驶辅助系统正在当前的汽车市场中迅速普及。车载雷达作为ADAS系统的重要组成,其技术发展直接影响着汽车智能化进程。毫米波雷达因为其波长的物理特性不受恶劣的环境影响,同时相比激光雷达又有较大的价格优势,已经成为当前厂家的首选。与24 GHz传感器相比,77 GHz传感器的分辨率和精度更高,体积小,正逐渐成为当前汽车领域的主流传感器。同国外雷达传感器供应商相比,国内车载毫米波雷达仍属于起步阶段,国内企业要在市场上与外企竞争并占有一席之地还有很长的路要走。     

雷达与视频融合的交通信息感知技术研究

交通信息感知作为交通信息基础设施最为关键的功能之一，可为交通态势预判、信号控制等交通应用场景提供重要的数据与决策支撑，是践行“交通强国”战略的基石。目前，常用交通信息感知手段主要包括地磁线圈、雷达、视频、红外等，但这些单一的交通信息感知设备普遍存在信息感知不全面、精度不高的问题。本文研究基于雷达与视频融合的交通信息感知技术，将毫米波雷达和视觉传感器两者的检测数据有机融合，从而实现大范围、精准而全面的交通信息感知，以期为交通的智能化、信息化发展奠定基础。     

地质雷达在岩溶陷落柱探测中的应用研究

以某隧道洞底陷落柱为例,通过地质雷达对目标体的探测,分析岩溶陷落柱的雷达波组异常特征,准确地探测出陷落柱的位置、规模和埋深;同时,选取典型的雷达波进行频谱分析,探讨岩溶陷落柱和围岩的雷达波频谱特征。岩溶陷落柱雷达波频谱呈现低频大振幅反射,其主频单一且突出;围岩雷达波呈现弱振幅多峰频谱,主频不突出。岩溶陷落柱和围岩雷达波频谱特征存在的显著差异,可作为识别岩溶陷落柱的重要依据之一。实践结果表明,地质雷达在探测岩溶陷落柱中具有有效性和实用性。     

60 GHz mixer MMIC for millimeter wave radar

In conclusion, we produced a 60 GHz mixer MMIC for millimeter wave radar whose modulation noise and conversion loss is very low.     

基于UDS协议的并线辅助系统动态校准

并线辅助作为汽车智能安全技术的重要组成部分,越来越被重视,它通过车载毫米波雷达检测车辆后方目标的运动情况,提醒驾驶者安全范围内有无障碍物或来车,从而消除视线盲区,提高驾驶员的行车安全。由于车辆自身及雷达支架结构的误差,新安装后的雷达需要进行校准,而UDS诊断协议作为产线设备及售后诊断设备的基础通信协议,将为并线辅助系统动态校准提供网络通信支持。     

基于三维探地雷达的沥青路面混合料施工均匀性评价研究

利用三维探地雷达技术开展某新建高速公路项目沥青路面的全断面扫描测试，基于共中点法获得沥青路面的介电常数样本，通过与无核密度仪测试样本的相关性，初步确定雷达介电常数的评价范围，从而判别沥青路面大面积施工过程的离析程度，以此指导施工环节的关键技术控制。     

基于最小临近点迹和航迹关联的多源目标融合方法

针对智能车辆多传感器的目标融合问题,提出了一种改进的基于欧氏距离与余弦相似度的点迹和航迹数据关联的车用多传感器目标跟踪融合算法。该方法需获取由毫米波雷达系统和Mobileye视觉系统检测到的目标物数据列表,并对两个传感系统检测到的目标物数据进行匹配关联;然后对目标物进行匹配跟踪,更新目标物的生命周期状态;最后对上述两个传感系统输出的目标物的数据进行融合。该算法能够融合视觉系统和雷达系统两个传感系统的优点,以达到精确感知环境信息的目的,从而解决单一传感器难以满足感知系统精度及可靠性需求的问题。     

基于Prescan的自然驾驶场景构建与研究

文章主要描述基于Prescan软件对实车的自然驾驶场景片段转换成虚拟场景,用于ADAS或自动驾驶模拟测试。通过配备毫米波雷达、相机、Mobileye摄像头等传感器采集道路驾驶数据,提取场景片段,转化成虚拟软件中相应的实车场景,用于HIL或MIL测试,可实现重复性测试,降低测试成本,模拟恶劣天气等状况,复现实车测试状态等测试优点。