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<正>一颗、两颗,甚至三、四颗激光雷达,能够给市面上的量产高级辅助驾驶系统带来多大的提升?在2023年的当下,答案已经很明显了。激光雷达,车企不卷了对于L3以下的自动驾驶,激光雷达的定位有些尴尬。刚需肯定谈不上,那么多摄像头+毫米波雷达的方案照样玩得转。而4D成像雷达的涌现,也被很多人认为是激光雷达的平替。持币观望的消费者,大多已经不会为看似没发挥多大作用的激光雷达而掏钱包。 相似文献
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为了提高自动驾驶汽车传感器的校准质量,增强自动驾驶系统对目标的精准感知能力,提出了基于手眼模型的毫米波和激光雷达联合标定方法。首先,利用毫米波雷达的内在结构特征建立数学模型,对毫米波和激光雷达传感器的外部参数进行精确计算,确保在统一的世界坐标系中。然后利用手眼模型作为融合分析的基础,实现了毫米波和激光雷达的联合标定。最后,在自动驾驶小巴车平台上进行了标定试验,利用该标定系统得到标定结果的三维位姿关系,并验证了自动驾驶小巴车传感器数据的准确性。研究结果表明,该方法测距误差均值为0.01 m左右,传感器旋转角度可以精确到1°左右,可以满足汽车自动驾驶系统中雷达感知精度的要求。 相似文献
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深入挖掘国际期刊和知名研究机构的文献,向广大读者介绍最新的汽车毫米波雷达技术和原理,收集了较为全面的77G毫米波雷达在高级辅助驾驶和自动驾驶中的应用功能。梳理出雷达性能和应用功能之间的对用关系,同时对比了毫米波雷达和其他最新车载空间传感器之差异和优势。并将上述信息结合最新的三家主力半导体公司的汽车毫米波雷达硬件方案加以分析,提出在选择方案时如何在性能、技术特点和功能应用方面考虑。主要结论:毫米波雷达将是未来自动驾驶汽车空间传感器的基础和重要发展方向。 相似文献
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近年来,随着自动驾驶技术的快速发展,智能汽车对于环境感知技术的需求也越来越高,由于激光雷达数据具有较高的精度,能够更好的获取环境中的三维信息,已经成为了3D目标检测领域研究的热点。为了给智能汽车提供更加准确的环境信息,对激光雷达3D目标检测领域主要研究内容进行综述。首先,分析了自动驾驶车辆各种环境感知传感器的优缺点;其次,根据3D目标检测算法中数据处理方式的不同,综述了基于点云的检测算法和图像与点云融合的检测算法;然后,梳理了主流自动驾驶数据集及其3D目标检测评估方法;最后对当前点云3D目标检测算法进行总结和展望,结果表明当前研究中2D视图法和多模态融合法对自动驾驶技术发展的重要性。 相似文献
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<正>随着自动驾驶之争回归理性,未来多年,行业会将更多目光聚焦在L2+级别自动驾驶。就像比亚迪董事长王传福说的那样,高级辅助驾驶才是未来的发展方向。要想实现无限接近L3的L2+自动驾驶,更强的ADAS感知水平是必不可少的。在这其中,摄像头的重要性不待多言,激光雷达不一定是必选项,但更先进的毫米波雷达一定是刚需。摄像头可以识别物体、图案和颜色等信息,激光雷达对目标的距离感知更精准,但这两种传感器受雨、雪、 相似文献
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车载毫米波雷达,是当前高等级自动驾驶系统中不可或缺的传感器,相对于其它类型传感器,在探测目标的距离和速度方面有明显优势。目前,高等级自动驾驶系统对距离探测的要求需达到190m以上,但由于一款车载毫米波雷达允许的尺寸、制造工艺等对其性能有较大的限制,无论是在仿真测试还是实车测试,探测距离均难以满足需求。本文通过DID配置,对车载毫米波雷达工作调制模式进行设置等尝试对探测距离进行优化,使其进一步满足车载应用场景的需求。 相似文献
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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。 相似文献
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<正>随着大众对汽车驾驶安全性、舒适性要求的不断提升,人们正进入一个新兴的"汽车雷达时代",伴随着很多创新发展、颠覆性技术和新晋厂商。毫米波雷达是未来车载主力传感器之一,它将和摄像头、激光雷达、超声波传感器一起为高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶汽车"保驾护航"。本文将对车用毫米波雷达发展的现 相似文献
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为弥补现有驾驶特征提取方法的不足,提高分心驾驶行为检测的准确性和鲁棒性,将2D/3D人体姿态估计应用于驾驶人行为检测,提出一种适用于驾驶舱环境下的驾驶特征提取方法。首先通过将2D姿态估计网络Simple Baseline和分类网络ResNet进行融合,构建基于2D姿态估计的分心驾驶行为检测模型,并在分心驾驶数据集State Farm上分析不同数据增强方法、不同超参数、不同分类网络对模型性能的影响。其次,融合3D密集姿态估计网络DensePose与分类网络ResNet,构建基于3D姿态估计的分心驾驶行为检测模型。接着,在State Farm数据集上,针对模型的实时性和泛化能力,对比分析基于原始图像和基于2D/3D姿态的分心驾驶行为检测模型。最后,针对效果更优的基于2D姿态估计的分心驾驶行为检测模型,在分心驾驶数据集State Farm上,对使用不同姿态估计算法和分类网络的分心驾驶行为检测模型做了交叉试验,对比分析4个不同检测模型的优缺点。进一步地,将基于2D姿态估计的分心驾驶行为检测模型应用于实际采集的驾驶图片,对模型的泛化能力和有效性进行了测试验证。研究结果表明:与基于原始图像的检测模型相比,基于2D和3D姿态的检测模型都能显著提高分心驾驶行为的检测准确率;基于3D姿态的检测模型在检测精度方面略优,但基于2D姿态的检测实时性更好,检测效率是基于3D姿态检测的4倍;在驾驶舱单一环境下,基于2D姿态估计的分心驾驶行为检测模型能够满足分心驾驶行为检测的需求,在分心驾驶行为检测方面具有重要应用价值。 相似文献
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2021年12月的NIO Day上,蔚来宣布新推出的ET7和ET5将分别于2022年3月和9月交付.作为新车卖点之一,ET7和ET5搭载了蔚来最新的自动驾驶技术NAD (NIO Autonomous Driving).在蔚来的这套NAD系统中,感知硬件除了摄像头和毫米波雷达,还包括了这一两年来备受关注的激光雷达. 相似文献
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正百度公司和宝马集团签署了一份谅解备忘录(Mo U),根据该谅解备忘录,宝马集团将作为百度董事会成员,加入百度开放的自动驾驶平台Apollo。该谅解备忘录标志着宝马集团和百度在自动驾驶方面开始了新的合作伙伴关系。这两家公司共同致力于合作,为中国的消费者带来安全、方便和智能的移动性体验。宝马集团正在开发一个自动驾驶平台,提供3级至4/5级(高度自动驾驶)的技术解决方案,以及先进的驾 相似文献
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<正>4L65E自动变速器被用于悍马、Corvette等驾驶性能要求较高的车上,而与4L65E非常相似的4L60E自动变速器更是被广泛用在很多通用汽车上。但是该款自动变速器会出现制动带和离合器频繁烧损的故障。案例1装备4L65E自动变速器的悍马车,3-4换挡质量差,解体发现制动带烧损。故障原因4L60E、4L65-E、4L60自动变速器都会出现制动带频繁烧损的问题,这通常是由于阀体渗漏,造成4 相似文献
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<正>9月27日,上汽飞凡R7正式上市,自研的全融合高阶自动驾驶系统吸睛十足。这款自主车企全新品牌的高端车型,配齐了业内天花板级别的感知硬件,不仅用上了采埃孚的4D成像雷达,更让人眼前一亮的是搭载了全球首发量产的1550 nm高规格激光雷达,而这款激光雷达的供应商就是长期稳坐全球市值最高激光雷达企业的Luminar。 相似文献