汪学慧专家门诊

<正>高精度地图及其覆盖Q一位车主刚购买了带智驾功能的蔚来汽车,十分兴奋,车辆行驶在广深一带车主感到非常方便。2023年10月的某日,该车行驶在广东高州到广西的道路上,车主发现智能驾驶辅助功能断断续续,时有时无。车主将车开到维修厂检修,维修技术人员称智驾系统没有任何异常,可以正常开启及使用。维修技术人员解释称,车辆所表现出的异常是由于高精度地图没有完全覆盖所导致的。请问老师,什么是高精度地图？     

智慧公路毫米波雷达感知精度分析与验证

毫米波雷达是当前智慧公路中路侧感知系统的重要组成部分,在交通流运行态势感知与智能管控、车路协同与自动驾驶中广泛应用。然而,车辆与毫米波雷达之间的相对位置、相对姿态的变化会对雷达信号回波及点云分布产生影响,导致雷达对车辆的感知结果出现偏差,进而影响交通系统的管控决策。分析毫米波雷达感知精度的空间特征,对于指导毫米波雷达在智慧公路中的应用至关重要。为此,基于毫米波雷达的感知原理,综合考虑毫米波雷达信号处理与点云数据处理2个阶段中的感知误差来源,通过数值仿真与实测试验相结合的方式对目标在不同位置与姿态下毫米波雷达的感知精度特征进行分析与验证。研究表明：雷达纵向感知精度主要受到与车辆相对位置的影响,当车辆与雷达纵向距离小于30 m或大于200 m时,车辆位置感知结果会向车头或车尾方向显著偏移,相应产生的纵向感知误差通常超过0.5 m;雷达横向感知精度主要受到车辆横向位置及相对姿态的影响,当车辆横向位置偏离雷达中心光束超过5 m或车辆行驶的航向角超过40°时,车辆位置感知结果会向车身侧向偏移,相应产生的横向感知误差通常超过0.5 m。得到的影响因素分析结果,可进一步为智慧公路场景中毫米波雷达感知...     

智能驾驶的全产业链梳理报告之感知层(一)

<正>感知层主要包括摄像头、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达等。摄像头市场空间广阔;超声波雷达已经逐步实现国产替代;国内外毫米波雷达市场仍将保持快速增长;激光雷达的量产元年到来,多款搭载激光雷达的车型将在2022年量产,国产供应商存在弯道超越的可能。     

激光雷达量产路上的机会与挑战

在自动驾驶落地的产业化进程中,“感知”是核心技术之一.目前,感知识别的传感器主要有:摄像头、毫米波雷达、超声波雷达和激光雷达.市场上现有的智能驾驶感知方案也主要可分为两大派系:“视觉系”和“雷达系”. “视觉系”是以摄像头为核心传感器,辅以毫米波雷达、超声波雷达完成高级别自动驾驶.这一方案始于Mobileye,后来备受...     

智能网联汽车毫米波雷达技术分析

本文选择智能网联汽车毫米波雷达技术来展开深入分析,首先简述车载毫米波雷达的概念及原理,然后分析车载毫米波雷达在智能联网汽车中的应用原理和应用场景及其存在的问题,并提出了应对措施,最后探讨了毫米波雷达技术未来的发展趋势,以期为提高智能联网汽车在道路行驶过程中的安全性和稳定性,保障车内人员和路边行的安全,为智能网联汽车相关的技术研究提供一定的借鉴和参考价值。     

基于前车偏置场景的AEB系统性能测试与分析

针对2台采用不同感知方案的乘用车自动紧急制动(AEB)系统,在前车低速场景下进行100%正碰和50%偏置的性能测试,在C-NCAP的性能评价指标外,引入预警时刻T_TC、与前车最小间距和最大减速度对其性能和舒适性进行分析。结果表明,在100%正碰场景下,毫米波雷达和摄像头融合感知方案在性能表现上与单毫米波雷达感知方案差异较小,但在目标识别较难的50%偏置场景下,融合感知方案的性能表现优于单毫米波雷达感知方案。     

基于视觉摄像头方案的整车在环智驾仿真测试方法

文章针对单目摄像头的智驾方案,通过车载视频暗箱进行虚拟场景的注入,实现整车在环的智驾仿真测试;以AEB测试工况为例,验证该方法可以降低开发测试对场地的依赖,并支持智驾功能的前期性能开发测试。     

智能网联产业链分析:毫米波雷达成关键部件

<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     

PSD传感技术及其在车轮定位测量系统中的应用

1前言 随着汽车技术的发展,汽车的行驶速度越来越高,汽车的操作稳定性对汽车行驶安全性的影响越来越大.现代汽车不仅前轮具有前束、车轮外倾、主销内额和主销后倾等定位参数,许多轿车和车速较高的某些客车后轮也设定了前束、外倾以及推进角等参数.这些设定参数会随着汽车的使用而逐渐发生变化,从而引起转向沉重、前轮行驶摆动、方向盘抖动、行驶跑偏、轮胎磨损加剧、车辆转向后自动回正能力变差、保持直线行驶能力变差等,导致驾驶员驾驶疲劳,车辆操作稳定性变坏,车辆的行驶安全性降低,此外也将造成车辆动力性下降、油耗增加.因此需要定期用四轮定位系统对车辆定位参数进行检测和调整,以恢复车辆的行驶稳定性及行驶安全性等性能.     

东芝电子的激光雷达传感器技术

随着高级辅助驾驶系统(ADAS)的广泛应用,车载传感器也自然而然地越来越受到关注.辅助汽车安全驾驶的传感器技术,在提升性能和降低成本方面可以说是日新月异地发展.目前在采用原有的摄像头、毫米波雷达基础上,最新还搭载了依据激光反射获取汽车周边的三维(3D)点云信息的激光雷达.系统里装载的高精度图像处理程序,让ADAS从传感...     

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。     

基于低速碰撞试验方法的汽车ADAS雷达功能完整性研究

由于汽车前端雷达布置要求限制,前端毫米波雷达无法避开低速摆锤冲击,易于碰撞损坏。本文基于现有在售车型雷达布置以及本公司在研智驾车型,利用仿真手段分析雷达受损与位置变化状态,有效分析了毫米波雷达安装位置在低速碰撞工况下损伤程度影响,并提出以毫米波雷达自检标定功能为标准,判断汽车毫米波雷达的功能完整性。本文分析的汽车毫米波雷达安装位置在低速碰撞工况下损伤影响与雷达自检标定指标,对于未来的汽车智能感知模块保护具有良好的现实指导意义。     

关于L3自动驾驶的人机交互设计研究

随着雷达、摄像头、处理平台的软硬件提升,加上高精地图的辅助,全球越来越多的汽车公司都推出了自动驾驶车辆,覆盖Level 2~Level 3的自动驾驶场景(SAE J3016),但这些场景都需要在必要的时候由驾驶员接管车辆,因此自动驾驶汽车对人机交互设计提出了新的挑战,比如合理的接管流程,驾驶操作的监测,权责划分的提示。     

4D成像毫米波雷达系统的发展与趋势

<正>摄像头和激光雷达由于有较为丰富的信息,前期的自动驾驶感知研究主要集中这两类传感器,毫米波由于分辨率不足导致其在使用上存在局限性。近年来,各大毫米波厂商在4D成像毫米波雷达上加大投入,在波形设计和超大天线阵列两个方向上取得了一些进展,这使得4D成像毫米波系统的研究成为了自动驾驶研究的热点之一。     

无人驾驶汽车环境感知与定位技术

环境感知与定位技术是无人驾驶汽车技术的关键组成部分。在概括介绍无人驾驶汽车系统总体架构基础上,首先介绍各类环境感知传感器的原理和特点,比较各技术优缺点。然后阐述了传感器的标定方法,并综合论述了车道线检测、障碍物检测、红绿灯检测等环境感知中的关键技术;同时,从高精度地图环境定位、汽车自身定位、多传感器融合定位以及无线通信辅助定位等方面,对汽车定位技术进行了分析。最后,剖析了无人驾驶汽车环境感知与定位技术的难点,并展望了未来研究的发展趋势。     

深度协同聚焦高阶智能驾驶广西睛智汽车高阶智能驾驶辅助系统生产基地落成投产

在广西睛智汽车高阶智能驾驶辅助系统生产基地落成仪式上,睛智汽车董事长郭健介绍,该项目占地4亩,建筑面积8000 m2.睛智汽车已建设具有国际领先水平的汽车77 GHz毫米波雷达、多功能视觉系统全自动化生产线各一套,总投资超过3000万元,年产77GHz毫米波雷达、智能摄像头各30万套.     

自动驾驶的量产车

正Q:无论百度、谷歌,还是Uber,自动驾驶试验车都顶着像警灯一样的雷达,以后自动驾驶的量产车不会都这样吧?火柴棍A:自动驾驶主要依赖于四种传感器——光学摄像头、毫米波雷达、超声波雷达和激光雷达。光学摄像头负责识别例如车道线和限速标识等,利用图片分析就能得出的行驶数据。当然,也有像斯巴鲁这样的厂商,妄图通过双摄像     

未来无人驾驶汽车的传感器方案发展趋势(下)

(接上期)二、搭载激光雷达等传感器套件的车型分析1.小鹏G9(计划交付时间:2022年下半年)(1)自动驾驶感知系统小鹏G9感知设备分布如图5所示。其传感器由2个激光雷达、5个毫米波雷达、12个摄像头、12个超声波雷达组成。     

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。     

竞逐雷达赛道，恩智浦单芯片4D毫米波雷达方案有何优势？

<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、