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Millimeter Wave Radar Solutions
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現代のAIの成功は、膨大で高品質なデータにかかっています。しかしながら、ロボット工学業界は重大なデータボトルネックに直面しています。それは、真に信頼性の高いロボットを訓練するために必要な、大規模で堅牢かつマルチモーダルな物理的相互作用データの深刻な不足です。従来のセンサーでは、全天候型堅牢性と動的速度情報の提供が困難である理由、そしてこの不足が汎用ロボットAIの実現における最大の障害となっている理由を学びましょう。
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低価格のミリ波レーダーは、DSPやAPIの制約により複数人物の追跡が困難な場合が多く、通常は単一ターゲットまたは存在検知しか提供できません。この記事では、NIST、IEEE、ETSIの研究に基づき、単一ターゲット追跡と複数ターゲット追跡の違いを探り、オフィス、医療、セキュリティアプリケーション向けのMIMOレーダーやセンサーフュージョンなどのソリューションを紹介します。
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