信頼できる歩行者検出が都市の安全に不可欠なのはなぜですか？
毎年、以上270,000人の歩行者世界中の交通関連の事故で命を失い、数百万人がより多くの負傷を負っています。都市がより混雑し、自律的なモビリティが牽引力を獲得するにつれて、信頼できる歩行者検出技術の必要性はかつてないほど大きくなりました。
歩行者は最も脆弱な道路利用者です。車両が自律的または半自律的に動作するシナリオでは、その安全性は、車両の存在をリアルタイムで認識して対応する能力に大きく依存しています。従来のビジョンシステムは、照明の悪さ、厳しい気象条件、または視覚的閉塞が発生したときに苦労することがよくあります。対照的に、Linpowaveの77 GHzmmwaveが提供します歩行者を確実に検出および追跡するために必要な堅牢性、範囲、および精度、昼夜、雨または輝き。
Linpowaveの77 GHzレーダーの使用高度な無線波技術は、その環境をスキャンし、部分的に不明瞭になっているか、複雑な角度に位置する歩行者の微小動きを特定するための高度な無線波技術です。 Linpowaveのレーダーは、自律システムに絶え間なく正確なデータの流れを提供することにより、都市の交通のためのより安全で賢い未来を形作るのに役立ちます。
他の検出技術と比較して、レーダーはどのような課題に直面していますか？
歩行者の検出に関しては、レーダーはカメラやライダーなどのより多くの従来の技術と比較してどうですか？
カメラのようなビジョンベースのシステムは、詳細なオブジェクト認識を提供しますが、低光、まぶしさ、霧、汚れに対して脆弱です。 Lidarは、3D空間情報を提供するのに優れていますが、雨や雪の中で高価で信頼性が低い場合があります。mmwaveレーダー一方、天候や照明の状態で一貫して性能を発揮しますが、従来、同様のサイズのオブジェクトを区別する解像度がありませんでした。
これがどこにありますかLinpowaveのAi-Enhancedレーダースタンド外。高度なマイクロを介して - ドップラー信号分析、システムは、歩行者をサイクリストまたはランプポストのような静的なオブジェクトから区別できます。フィールドテストは、Linpowaveのレーダーが70を超える誤検知を減らすことを示しています％、自律システムの信頼と運用効率を高める主要なパフォーマンスゲイン。
レーダーの機能はAI内に埋め込まれていますスマートレーダーモジュール、リアルタイムで信号を処理するためのオンボードコンピューティングが含まれます。これにより、車両のメインプロセッサに負担をかけることなく、迅速な意思決定が可能になり、動的な都市環境で低遅延性能が重要になります。
さらに、マルチセンサー環境では、レーダーが他のシステムを補完します。カメラとライダーのデータと融合すると、冗長性と多次元検証が提供され、オブジェクトの分類と追跡の全体的な信頼性が向上します。
複雑な都市シナリオにおけるMMWaveレーダーのパフォーマンス
LinpowaveのMmwaveレーダーは、特に予測不可能で複雑な都市空間で、現実の世界でどのように機能しますか？
街の通りには、動き、障害物、絶えず変化する照明条件がいっぱいです。これらの環境では、Linpowaveのレーダーがそのコア強度を示しています：信頼性不確実性の下。雨の多い交差点を横切ってダーツする子供であろうと、駐車中の車の間をゆっくりと横断する歩行者であろうと、レーダーシステムは維持されます90％の検出精度。
2023年、深Shenzhenの濃霧状態で、Linpowaveの77GHzレーダーはLidarシステムとカメラシステムの両方を上回り、視覚センサーに完全に不明瞭になった歩行者を検出しました。 100を超える有効範囲メーターは許可されます車両は、遠くまたは近づいている個人に対応するのに十分な時間です。
検出を検出するレーダーの能力マイクロモーブメント - 縁石を踏む前に体重を移動する歩行者のように、予測力の別の層を加えます。単に存在を認識する代わりに、アクションを予測することができ、プロアクティブな安全システムのための非常に貴重なセンサーになります。
実際のアプリケーションと測定可能な影響
理論的能力は不可欠ですが、実際に重要なのは、実際のアプリケーションでのパフォーマンスです。 Linpowaveのレーダーは、すでに中国のいくつかのパイロットプロジェクトに大きな影響を与えています。
で深Shenzhenのスマートクロスウォークプログラム、Linpowaveのレーダーは、固定タイマーではなく実際の人間の動きに基づいて歩行者の信号を動的に制御するために展開されました。結果：aジェイウォーキングの40％の減少そしてa歩行者が関与した事故が25％減少しますわずか6か月以上。
同様に、でツィンガ大学、Linpowaveのレーダーモジュールを装備した自動配信ロボットが15,000を超えて完成しました混雑した環境での旅行なし単一の歩行者衝突。レーダーは、人々のグループをナビゲートし、側道からまたは障害物の背後から歩行者に近づくことを検出するのに特に効果的であることが証明されました。
杭州のV2Xパイロットでは、Linpowaveのレーダーは、車両から小国（V2P）アラートシステムに貢献し、ドライバーと歩行者にリアルタイムで通知し、その結果ニアミスインシデントの12％の減少3か月以内。
レーダーインテリジェンスとのV2X通信の強化
レーダーテクノロジーとは、検出だけではありません。また、より広いものの重要なノードでもあります車両からすべてのもの（v2x）コミュニケーションフレームワーク。
Linpowaveのレーダーは次のことを可能にします：
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車両間（v2p）：車両が近づいたときに歩行者デバイスに送信されるリアルタイムアラート。
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車両からインフラストラクチャ（V2I）：トラフィック信号は、レーダーで検出された歩行者の流れに基づいて調整されます。
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車両間車両（V2V）：車両間で共有されるレーダーデータは、集合的な状況認識を生み出します。
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車両からネットワーク（V2N）：集約されたトラフィックデータは、マクロレベルの計画のためにクラウドベースのシステムにフィードします。
レーダー強化V2Xシステムの助けを借りて、都市は事故を削減し、交通の流れを最適化し、適応性のあるインテリジェントな輸送ネットワークを構築できます。 Linpowaveの詳細をご覧くださいV2Xソリューションレーダーを都市のモビリティプラットフォームと統合する方法。
懐疑論への対処：レーダーvs.カメラ＆ライダー
いくつかの業界の声は、レーダーの能力について懐疑的なままであり、カメラとLIDARがより粒度を提供すると主張しています。レーダーだけで高解像度のオブジェクト画像を提供しない可能性があることは事実ですが、その強さはにあります信頼性と回復力 - 他のセンサーがしばしばゆがむ場所。
たとえば、夜間や悪天候の間、カメラベースの検出率は遅くなる可能性があります最大60％、LinpowaveのMmwaveレーダーは一貫したパフォーマンスを維持します。さらに、レーダーは、ドップラー効果ベースのメカニズムのおかげで、速度と方向の測定に本質的に優れています。
融合システムでは、レーダーは重要な知覚ギャップを埋めます。レーダーがビジョンセンサーを置き換えることではなく、それらを補完してさらに形成することです堅牢で階層化された検出フレームワーク。
結論：より賢く、より安全な未来はセンシングから始まります
ゼロトラフィックの死亡者への旅は、より賢いセンシングから始まり、Linpowaveの77GHz MMWaveレーダー道をリードしています。有害条件、高解像度の運動検出、シームレスなV2X統合で優れた性能を提供することにより、歩行者の安全性で何が可能かを再定義します。
Linpowave's77GHzレーダーAIスマートレーダーモジュールはそうです自律型車両、スマート交差点、都市ロボットですでに使用されており、自律技術への生活を保護し、信頼を築くために必要な重要なデータを提供しています。
それで、MMWaveレーダーは交通安全に違いを生むことができると思いますか？または、レーダーベースのシステムの展開に具体的な課題に遭遇しましたか？コメントであなたの考えを共有し、都市のモビリティの未来について会話に参加してください。