Раскрытие потенциала миллиметрового радара в автономном вождении: за пределами машинного зрения и лидара.
🚧Проблема: датчики зрения выходят из строя в реальных условиях.
Большинство автономных платформ в значительной степени полагаются на камеры и лазерные линзы. Эти датчики изнашиваются в тумане, дожде, снегу, пыли и при ярком свете, что приводит к непоследовательному восприятию и повышает риски для безопасности. Для достижения надежной автономности в реальных условиях датчики должны демонстрировать стабильную работу во всех условиях.
Радар MMWave отвечает этим потребностям, обеспечивая отслеживание движения и обнаружение объектов, при этом он ветроустойчив и не зависит от освещения.
📡Радар миллиметрового диапазона: надежное восприятие стимулирующей и динамичной среды
Радар миллиметрового диапазона (MMWave) использует электромагнитные волны для определения расстояния, угла и скорости. Он работает в частотном диапазоне 76-81 ГГц. По сравнению с визуальными датчиками, он сохраняет стабильность в условиях высокого уровня помех и плохой видимости. Это позволяет:
Надежное обнаружение статических и движущихся объектов.
Дистанционное отслеживание информации о доплеровской скорости
Всепогодные условия, ощущение дня и ночи
Эти характеристики дополняются передовыми технологиями в области ADA и автомобильной промышленности благодаря радару 4D-визуализации V300 от Linpowave.
💡Радар для полностью автономного вождения
Системы восприятия должны надежно функционировать без вмешательства человека (уровни 4 и 5). Существуют серьезные риски, поскольку системы машинного зрения и лидара ухудшаются при слабом освещении, тумане и дожде. Радар обеспечивает обнаружение объектов в любых погодных условиях, независимо от освещения, для полностью автономного вождения, с точными измерениями скорости и дальности. Его способность отслеживать многочисленные динамические объекты в режиме реального времени, несмотря на фоновый шум, имеет решающее значение для полной автономности.
📌Для реальных условий эксплуатации радар Linpowave V300 4D обеспечивает получение изображений высокого разрешения в сложных городских и автомагистральных условиях.
🧠Проблема: сложная обработка радиолокационных данных
Необработанные радиолокационные сигналы требуют больших вычислительных затрат и представляют собой сложную задачу. Эта проблема решается с помощью радиолокационного модуля Linpowave, который включает в себя обработку сигналов на границе частотного спектра в реальном времени, например,
Классификация и отслеживание объектов
Уборка хлама
Многомерная фильтрация данных
Выход, совместимый с ROS
⚙️Обработка радиолокационных сигналов для автономного вождения
Радарные данные в необработанном виде сложны и зашумлены. Без сложной обработки сигналов воспринимаемое разрешение и количество ложных срабатываний низки. Для фильтрации помех, извлечения признаков движения и вывода структурированной информации об объектах обработка радарных сигналов для автономного вождения требует вычислительных мощностей на уровне периферии сети. Мощный процессор устройства позволяет встраивать БПФ, кластеризацию объектов, обнаружение доплеровской скорости и фильтрацию в радарный модуль Linpowave. Это упрощает последующее объединение данных с датчиков и снижает задержку системы.
📌Узнайте больше о компактном радиолокационном модуле H20 для периферийного анализа.
🔗Проблема: объединение данных с нескольких датчиков чревато ошибками.
Радар должен координировать свои действия с лидаром, камерами, GPS и IMUS; однако синхронизация и калибровка данных представляют собой значительные инженерные проблемы. Для обеспечения бесшовной интеграции был разработан компактный радарный модуль H20. Кроме того,
Компактный форм-фактор для гибких вариантов установки.
Сигнализация с низкой задержкой
Выравнивание наборов данных (например, TJ4Dradset)
🎯Радар, радар, камера в автономном вождении
Один датчик не может гарантировать безопасную автономность. Несмотря на низкую производительность, зрение обеспечивает богатую семантику. Хотя лидар испытывает трудности с отражающими поверхностями, он обеспечивает определение глубины. В автономном вождении интеграция лидара, радара и камер позволяет обеспечить надежное и избыточное восприятие. Особенно при оценке скорости, отслеживании объектов в условиях бликов или тумана и фильтрации фона, миллиметровый радар устраняет важные пробелы в восприятии. Модули Linpowave облегчают слияние данных в реальном времени благодаря совместимости с ROS и выравниванию наборов данных (например, TJ4Dradset).
📌Для сценариев использования с несколькими датчиками ознакомьтесь с промышленным радарным комплектом Linpowave, оптимизированным для робототехники и автономной навигации.
🏭Проблемы: ограниченное пространство, суровые условия в робототехнике
Роботы, автоматизированные транспортные средства и дроны работают в ограниченных или отражающих пространствах, где видимость затруднена. Комплекс промышленных миллиметровых датчиков LinPowave облегчает их использование, предоставляя необходимые данные.
Прочность на уровне IP
Точность субцентра
Термостойкость
SDK для быстрой интеграции роботов
✅Заключение: Радар решает реальные задачи автономного вождения.
Одного зрения недостаточно. Для реальных автономных роев крайне важна надежная распознавательная способность в условиях помех, освещения и погодных условий. Радарные модули Linpowave обеспечивают эту функциональность благодаря сложному оборудованию, интегрированному программному обеспечению и плавной системной совместимости.
Ознакомьтесь с полным ассортиментом радарных систем на сайте linpowave.com.