소개
트래픽 모니터링 시스템은 모든 기상 조건에서 안정적으로 작동해야합니다. 카메라 및 리다와 같은 전통적인 광학 센서는 종종 비, 안개, 눈 또는 먼지에서 실패하여 교통 데이터와 시스템 비 효율성이 부정확합니다. 밀리미터 파 (MMWAVE) 레이더는 도전적인 환경 조건에서도 차량, 보행자 및 자전거 운전자를 감지 할 수있는 강력한 솔루션을 제공합니다. 신뢰할 수있는 트래픽 모니터링 시스템을 배포하려면 날씨가 레이더 성능에 어떤 영향을 미치는지 이해합니다.
1. 비 : 신호 감쇠 및 반사
비는 두 가지 주요 방식으로 레이더 신호에 영향을 미칩니다.
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감쇠 -빗방울은 레이더 신호의 일부를 흡수하여 효과적인 감지 범위를 줄입니다. 명확한 조건에서 최대 300 미터까지 차량을 감지 할 수있는 레이더는 폭우로 범위가 200 미터로 떨어질 수 있습니다.
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다중 경로 반사 -도로 또는 인근 구조물의 빗방울은“유령 대상”을 생성 할 수 있습니다. 고급 신호 처리는 이러한 반사를 필터링하여 탐지 정확도를 유지합니다.
예 : linpowave의
2. 안개 : mmwave 레이더에 대한 최소 충격
안개 방울은 일반적으로 레이더 파장보다 작으므로 무시할만한 산란을 유발합니다. 결과적으로 :
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탐지 범위는 거의 변경되지 않았습니다.
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오토바이 또는 보행자와 같은 작은 대상이 확실하게 추적됩니다.
이것은 가시성이 낮은 조건에서 광학 센서에 비해 뚜렷한 이점을 제공하여 안개가 자욱한 아침이나 빈번한 헤이즈가있는 산업 분야에서 중단되지 않은 트래픽 모니터링을 보장합니다.
3. 눈 : 도전과 완화
눈은 두 가지 방식으로 레이더에 영향을 줄 수 있습니다 :
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습식 눈 감쇠 -습식 눈이 신호 에너지를 흡수하고 약간 감소 범위.
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센서에 축적-레이더 하우징의 스노우 빌드 업은 신호를 차단하거나 산란 할 수 있습니다.
완화 전략 :
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소수성 코팅 또는 가열 요소
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시간적 필터링 알고리즘 실제 차량과 과도 반사를 차별화합니다.
4. 먼지와 모래 : 도시 및 사막 고려 사항
공중 입자는 특히 먼지 폭풍이나 구조가 빈번한 지역에서 레이더 파를 산란시킬 수 있습니다. MMWAVE 레이더는 다음을 통해이를 관리합니다.
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Doppler 필터링 -움직이는 차량과 고정식 항공의 입자 구별.
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높은 업데이트 속도 -먼지 구름의 소음을 줄이기 위해 여러 프레임을 평균화합니다.
이것은 일관된 차선 감지 및 정확한 트래픽 흐름 통계를 보장합니다.
5. 전천후 신뢰성에 대한 설계 및 배포 고려 사항
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센서 배치 -장착 높이 및 기울기 각도지면 또는 근처 구조물에서 반사를 줄입니다.
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안테나 구성 -더 넓은 MIMO 배열은 각도 해상도를 개선하여 날씨가 좋지 않은 경우에도 인접한 차량의 차량을 도와줍니다.
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신호 처리 -CFAR (일정한 허위 경보 속도) 감지 및 궤적 연속성 분석
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중복성 -크로스 검증을 위해 카메라 또는 Lidar와 레이더를 최대의 신뢰성을 보장합니다.
6. 실제 응용 프로그램
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도시 교차로-폭우, 안개 또는 눈에서 차량과 보행자를 정확하게 감지합니다.
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고속도로 -눈보라 나 산암 중에 차선 수준 트래픽 흐름 모니터링을 유지하십시오.
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스마트 트래픽 신호 -신호가 실제 차량에만 응답하여 허위 감지로 인한 혼잡을 줄입니다.
7. LinPowave 레이더 : 예제 배포
LinPowave의 레이더 시스템은 0.4 미터까지 최대 300 미터 에서 넓은 감지 범위에서 정확도를 위해 설계되었습니다. 전천후 신뢰성을 지원하는 주요 기능은 다음과 같습니다.
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정적 객체와 동적을 구별하기위한 고정밀 속도 측정.
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다양한 기상 조건에서의 강력한 성능
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레인 레벨 모니터링의 낮은 오 탐지 속도
자세한 내용은 v300 radar product page 를 참조하십시오.
.결론
날씨는 전통적인 트래픽 모니터링 센서에 큰 영향을 미칩니다. MMWave Radar는 물리 기반 장점, 고급 신호 처리 및 강력한 하드웨어 설계를 통해 이러한 과제를 극복합니다. 교통 당국은 설계 및 배치에서 비, 안개, 눈 및 먼지를 설명함으로써 신뢰할 수 있고 지속적이며 안전한 모니터링을 달성 할 수 있습니다. Linpowave v300 레이더와 같은 제품은 현대 MMWave 레이더가 전천후 조건에서 정확성을 유지하는 방법을 예시하여 더 똑똑하고 안전한 도시 이동성을 지원합니다.