Раскрытие возможностей миллиметрового радара в автономном вождении: за пределами зрения и лидара
🚧Больная точка: датчики зрения выходят из строя в реальном мире
Большинство автономных платформ в значительной степени полагаются на камеры и лазерные линзы. Работа этих датчиков ухудшается в условиях тумана, дождя, снега, пыли и яркого света, что приводит к нестабильному восприятию и увеличению рисков для безопасности. Чтобы добиться надежной автономности в реальных условиях, датчики должны работать одинаково во всех условиях.
Радар MMWave Радар MMWave отвечает этой потребности и обеспечивает отслеживание движения и обнаружение объектов, защищенное от ветра и независимое от освещения.
📡Ммволновой радар: надежное восприятие стимулирующей и динамичной среды
Радар MMWave использует электромагнитные волны для определения расстояния, угла и скорости. Он работает в диапазоне частот 76–81 ГГц. По сравнению с датчиками технического зрения он остается стабильным в средах с высоким уровнем помех и плохой видимостью. Это позволяет:
-
Надежное обнаружение статических и движущихся объектов
-
Удаленное отслеживание доплеровской информации о скорости
-
В любую погоду, днем и ночью
Эти характеристики реализованы в расширенных приложениях ADA и автомобильной промышленности с помощью радара Linpowave V300 с 4D-изображением.
💡Радар для полностью автономного вождения
Системы восприятия должны надежно функционировать без вмешательства человека (уровни 4 и 5). Существуют серьезные риски, поскольку системы обзора и лидара ухудшаются при слабом освещении, тумане и дожде. Радар обеспечивает всепогодное, светонезависимое обнаружение для полностью автономного вождения с точными измерениями скорости и дальности. Его способность отслеживать многочисленные динамические объекты в режиме реального времени из-за фонового шума имеет решающее значение для полной автономности.
📌Для реального применения 4D-радар Linpowave V300обеспечивает изображения высокого разрешения в сложных городских условиях и на шоссе.
🧠Больная точка: сложная обработка радиолокационных данных
Необработанные радиолокационные сигналы требуют больших вычислительных ресурсов и являются сложными. Эту проблему решает радарный модуль Linpowave, который выполняет обработку краевых сигналов в реальном времени, например
-
Классификация и отслеживание объектов
-
Устранение беспорядка
-
Многомерная фильтрация данных
-
Выход, совместимый с ROS
⚙️Обработка сигналов радара для автономного вождения
Данные радара в исходном состоянии сложны и зашумлены. Без сложной обработки сигнала воспринимаемое разрешение и ложные срабатывания будут плохими. Чтобы отфильтровывать помехи, извлекать сигналы движения и выводить структурированную информацию об объектах, обработка радиолокационных сигналов для автономного вождения требует вычислений на периферийном уровне. Мощный процессор устройства позволяет встраивать БПФ, кластеризацию объектов, определение доплеровской скорости и фильтрацию в радарный модуль Linpowave. Это упрощает объединение датчиков в дальнейшем и снижает задержку системы.
📌Узнайте больше о компактном краевом интеллектуальном модуле H20радарном модуле.
🔗Больная точка: объединение нескольких датчиков чревато ошибками
Радар должен координироваться с LIDAR, камерами, GPS и IMUS; однако синхронизация и калибровка данных создает серьезные инженерные проблемы. Для бесшовной интеграции был изготовлен компактный радиолокационный модуль H20. Кроме того
-
Компактный форм-фактор для гибкой установки
-
Сигнализация с низкой задержкой
-
Выравнивание набора данных (например, TJ4Dradset)
🎯Радар, радар, камера при автономном вождении
Один датчик не может гарантировать безопасную автономность. Несмотря на свою низкую производительность, Vision обеспечивает богатую семантику. Хотя у лидара есть проблемы с отражающими поверхностями, лидар обеспечивает глубину. При автономном вождении интеграция LiDAR, RADAR и камер обеспечивает надежное и дублированное восприятие. Радар MMWave закрывает важные пробелы в восприятии, особенно при оценке скорости, отслеживании объектов в условиях яркого света или тумана и фильтрации фона. Модули Linpowave облегчают объединение в реальном времени благодаря совместимости ROS и согласованию наборов данных (например, TJ4Dradset).
📌Для случаев использования нескольких датчиков изучите комплект промышленного радара от Linpowave, оптимизированный для робототехники и автономной навигации.
🏭Болевые точки: ограниченное пространство, суровые условия в робототехнике
Роботы, AGV и дроны работают в ограниченных или отражающих зонах, где зрение ухудшается. Набор промышленных датчиков MMWave компании LinPowave облегчает такое использование, предоставляя их
-
Надежность на уровне IP
-
Точность субцентра
-
Теплостойкость
-
SDK для быстрой интеграции роботов
✅Вывод: радар решает реальные проблемы автономности
Зрения недостаточно. Устойчивое восприятие беспорядка, освещения и погоды имеет решающее значение для реальных автономных стай. Модули Linpowave Radar обеспечивают эту функциональность, поддерживаемую сложным аппаратным обеспечением, интегрированным программным обеспечением и бесперебойной совместимостью с системой.
Изучите полный ассортимент радаров на linpowave.com.