在自动驾驶中解锁mmwave雷达的力量：超越视觉和激光雷达

🚧疼痛点：视觉传感器在现实世界中失败

大多数自主平台在很大程度上依赖相机和激光镜头。这些传感器在雾，雨，雪，灰尘和眩光中降解，导致不一致的感知并增加了安全风险。为了实现可靠的现实世界自主权，传感器必须在所有条件下始终如一。

MMWave Radar满足了这一需求，MMWave Radar提供了运动跟踪和对象检测，可防风且独立于照明。

📡mmwave Radar：对刺激性和动态环境的可靠感知

MMWave雷达使用电磁波检测距离，角度和速度。它在76-81 GHz频段中运行。与视觉传感器相比，它在高水平干扰和可见度较低的环境中保持稳定性。它允许：

可靠检测静态对象和移动对象
多普勒速度信息的远程跟踪
全天候，白天和晚上的感觉

该性能通过Linpowave的V300 4D成像雷达带给了高级ADA和汽车应用。

💡雷达用于完全自主驾驶

感知系统必须在没有人类干预的情况下可靠地发挥作用（4和5级）。存在严重的风险，因为视力和激光雷达系统在弱光，雾气和雨水中恶化。雷达提供了完全自主驾驶的全天候，无视光依赖性检测，并具有准确的速度和范围测量。由于背景噪声，它具有实时跟踪众多动态对象的能力，这对于全栈自主权至关重要。

📌对于实际部署，Linpowave的V300 4D雷达交付高分辨率成像在苛刻的城市和公路场景中。

🧠疼痛点：复杂的雷达数据处理

原始雷达信号需要大量计算，并且具有挑战性。这是由Linpowave雷达模块解决的，该模块包含实时边缘信号处理，例如

对象分类和跟踪
杂乱的去除
多维数据过滤
与ROS兼容的输出

⚙️雷达信号处理用于自动驾驶

其原始状态的雷达数据很复杂且嘈杂。在没有复杂的信号处理的情况下，感知的分辨率和假阳性差。要过滤混乱，提取运动提示和输出结构化对象信息，用于自动驾驶的雷达信号处理需要边缘级计算。强大的设备处理器可以将FFT，对象聚类，多普勒速度检测和过滤嵌入到Linpowave雷达模块中。这使得传感器融合下游更加容易，并降低系统延迟。

📌了解有关H20紧凑型边缘智能的更多信息雷达模块。

🔗疼痛点：多传感器融合是容易出错的

雷达必须与LIDAR，相机，GPS和IMUS坐标；但是，同步和校准数据带来了重大的工程挑战。对于无缝融合，制作了H20紧凑型雷达模块。此外

柔性安装的紧凑型外形
低延迟信号传递
数据集对齐（例如TJ4Dradset）

🎯雷达，雷达，摄像机在自动驾驶中

一个传感器不能保证安全的自主权。尽管视觉性能低下，但视觉提供了丰富的语义。尽管Lidar在反射表面上遇到麻烦，但Lidar提供了深度。在自主驾驶中，LiDAR，RADAR和相机的整合允许可靠和多余的感知。特别是在速度估计中，眩光或雾中的对象跟踪以及背景过滤，MMWave雷达缩小了重要的感知差距。通过ROS兼容性和数据集对齐（例如TJ4Dradset），Linpowave模块有助于实时融合。

📌对于多传感器用例，探索Linpowave的工业雷达套件，针对机器人技术和自主导航进行了优化。