Введение: новый поворотный момент в технологии восприятия
Традиционные системы помощи при вождении уступают место более сложным, хорошо скоординированным системам автономного вождения. Этот сдвиг создает новые требования к восприятию, особенно к его способности обеспечивать последовательное, организованное и заслуживающее доверия понимание сложных сред. Системы только для машинного зрения по-прежнему сталкиваются с трудностями в реальных дорожных условиях, таких как туман, дождь, ночная подсветка, многоуровневые виадуки и статические препятствия небольшой высоты. С другой стороны, обычный 3D-радар миллиметрового диапазона также имеет ограничения, поскольку не может измерять высоту.
В свете этого 4D-радар миллиметрового диапазона становится фундаментальной технологией зондирования, которая улучшает восприятие глубины, усиливает пространственное понимание и обеспечивает надежную работу в различных условиях окружающей среды. Он заполняет пробелы, возникшие из-за выхода из строя других датчиков, и предлагает ценные структурированные данные, соответствующие новейшим моделям восприятия на основе преобразователей и BEV.
В этой статье рассматривается технологическое значение 4D-радара миллиметрового диапазона, его функции в системах объединения датчиков следующего поколения, важные сценарии применения и реалистичное развертывание Linpowave на различных уровнях автономного вождения.
Технологические достижения 4D-радара миллиметрового диапазона
Улучшенное пространственное представление для точного понимания 3D
Обычный радар миллиметрового диапазона ограничен в своих возможностях идентифицировать вертикальные структуры, поскольку обычно выдает данные о расстоянии, скорости и угле азимута. Из-за этого ситуации с пандусами, виадуками, препятствиями небольшой высоты или многоуровневым движением могут быть затруднены.
Благодаря добавлению высоты (угла тангажа) 4D-радар миллиметрового диапазона расширяет пространственное зондирование и позволяет более тщательно интерпретировать трехмерную обстановку вокруг.
Это улучшение позволяет беспилотным автомобилям различать:
-
Дорожное движение на надземных и наземных уровнях
-
Дорожные конусы, бордюры и другие предметы низкой высоты
-
Топология дороги, уклоны вверх и вниз
Модули планирования и управления получают более качественные входные данные из более структурированных данных, что приводит к более стабильному и предсказуемому поведению автомобиля в различных ситуациях.
Более богатое геометрическое выражение за счет облака точек высокой плотности
4D-радар миллиметрового диапазона создает плотные, организованные облака точек с помощью сложных антенных решеток MIMO и оптимизированных конвейеров обработки сигналов. Эти выходные данные обеспечивают достаточную пространственную детализацию для описания контуров, форм и моделей движения объектов, хотя они и не такие плотные, как LiDAR.
Такая степень геометрического разнообразия поощряет:
-
Более надежное семантическое понимание и моделирование среды
-
Стабильная производительность при слабом освещении или в погодных условиях
-
Улучшенные априоры глубины для моделей глубокого обучения на основе BEV
Радар 4D может продолжать предоставлять надежные и полезные данные в ситуациях, когда визуальные системы выходят из строя, например при сильном дожде или ярком свете.
Растущее значение 4D-радара в объединении нескольких датчиков
"Базовый датчик" вместо "Вспомогательный датчик"
Раньше радар миллиметрового диапазона в основном функционировал как вспомогательный датчик, предоставляя дополнительную информацию о скорости и расстоянии для поддержки зрения. 4D-радар становится все более важным для систем восприятия по мере того, как отрасль переходит на уровни L2++ и L3, что увеличивает потребность в резервировании и структурированном измерении глубины.
Fusion более последователен и его проще оптимизировать благодаря формату облака точек, который естественным образом согласуется с картами глубины обзора и входными данными модели BEV. 4D-радар значительно расширяет возможности системы по обобщению данных в сложных ситуациях, таких как туманные перекрестки или ночные слияния автомагистралей.
Разработка Fusion: переход от основанных на правилах к основанным на моделях
Вместо того, чтобы полагаться на созданные вручную правила, современные AV-стеки совместно изучают мультимодальные функции с помощью нейронных сетей.
Вклад 4D-радара в эти объединенные архитектуры на основе моделей:
-
Измерения стабильной скорости и дальности
-
Надежная геометрия, независимая от освещения
-
Структурированное облако точек, подходящее для глубокого слияния
Эти характеристики обычно приводят к более высокому весу модальности во время обучения, что повышает согласованность и надежность результатов восприятия.
Важные сценарии применения 4D-радара
Трудная и суровая погода
Сильный туман, ночная подсветка и отражения дождя могут привести к ухудшению работы систем зрения.
Непрерывное восприятие в условиях плохой видимости становится возможным благодаря способности 4D-радара поддерживать сравнительно стабильные выходные данные облака точек.
Высокоскоростное восприятие вперед
Для принятия прогнозирующих решений на шоссе требуется точное обнаружение на большом расстоянии и ранняя оценка траектории.
4D-радар превосходно справляется с:
-
Съемка удаленных крошечных объектов
-
Предоставление плавных и постоянных данных о скорости
-
Поощрение раннего предупреждения во время быстрых маневров
Это делает его особенно полезным для вождения по шоссе и NOA.
Городские ситуации на низкой скорости и близком расстоянии
Точное обнаружение статических препятствий и деталей ближнего радиуса действия необходимо для парковки, навигации по узкой дороге и оказания помощи в условиях интенсивного движения.
Стабильные и организованные геометрические данные, предоставляемые 4D-радаром, улучшаются:
-
Идентификация бордюра
-
Идентификация объектов на небольшой высоте
-
Предсказуемость в сложных и медленных ситуациях
Технология 4D-радара и внедрение Linpowave
Комплексный портфель продуктов для различных сценариев
Linpowave предлагает широкий спектр 4D-радаров, подходящих для различных сценариев вождения, благодаря своему обширному опыту в проектировании антенн MIMO, моделировании облаков точек и конвейерах обработки сигналов.
Серия V300: восприятие дальнего и среднего диапазона
V300, предназначенный для фронтального и бокового зондирования, использует интерфейс Ethernet для вывода структурированных облаков точек высокой плотности. Он легко взаимодействует с системой видения для объединения нескольких датчиков и поддерживает системы L2++ и L3, которым необходимы данные об окружающей среде с высокой пропускной способностью.
Обнаружение городских условий на средней и ближней дистанции с помощью серии U300
U300 обеспечивает надежное обнаружение небольших, стационарных или близких объектов на низкой скорости или в ситуациях ближнего действия, например при парковке или помощи в пробках (TJA). Это улучшает управление транспортным средством в замкнутых пространствах, тесноте и многолюдных городах.
Linpowave облегчает эффективную разработку алгоритмов и плавную интеграцию с текущими платформами Fusion, предоставляя разработчикам SDK, четкую документацию по облаку точек, API и цепочки инструментов.
Перспективы отрасли: готовность к слиянию, оптимизация затрат и масштабируемость
Радар 4D-миллиметрового диапазона становится все более широко используемым в транспортных средствах массового рынка по мере развития чипсетов радаров и улучшения структуры затрат. Она позиционируется как важнейшая сенсорная технология для будущих архитектур от L2++ до L3 благодаря своей экономичности, надежности и балансу производительности.
Ожидается, что 4D-радар продолжит оставаться важнейшим компонентом систем автономного вождения следующего поколения из-за растущего внимания к стабильности и структурированной глубине.
Часто задаваемые вопросы
Можно ли заменить LiDAR 4D-радаром миллиметрового диапазона?
LiDAR и 4D-радар хорошо работают вместе. В то время как внедрение LiDAR зависит от системных требований и бюджета, радар Vision + 4D становится популярной и экономичной основной архитектурой.
Как 4D-радар работает в ненастную погоду?
Когда дело доходит до дождя, тумана или низкой освещенности, 4D-радар обычно обеспечивает более стабильное обнаружение, чем зрение. Сценарий и конфигурация влияют на производительность.
Предлагает ли Linpowave помощь в разработке?
Конечно. Чтобы помочь в разработке объединенных моделей, Linpowave предоставляет полную документацию по облакам точек, SDK, API и наборы инструментов.
Подходит ли 4D-радар как для городских, так и для шоссейных дорог?
Конечно. Серия U300 хорошо работает на близком расстоянии, в городских условиях и на низкой скорости, а серия V300 лучше всего подходит для восприятия на больших расстояниях и на высокой скорости.