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汽車制造

智能雷達(dá)時(shí)代已經(jīng)來臨 完勝激光雷達(dá)和攝像頭

星之球科技 來源:微迷網(wǎng)2018-03-27 我要評論(0 )   

據(jù)麥姆斯咨詢報(bào)道,下一代高分辨率智能雷達(dá)傳感器對于實(shí)現(xiàn)L4級和L5級的自動(dòng)駕駛至關(guān)重要。當(dāng)然,攝像頭和激光雷達(dá)(LiDAR)在汽

 據(jù)麥姆斯咨詢報(bào)道,下一代高分辨率智能雷達(dá)傳感器對于實(shí)現(xiàn)L4級和L5級的自動(dòng)駕駛至關(guān)重要。當(dāng)然,攝像頭和激光雷達(dá)(LiDAR)在汽車傳感器系統(tǒng)中占有重要的地位。在遠(yuǎn)距離探測、惡劣天氣或其它傳感器失靈的情況下,雷達(dá)是特別有用的!
 
智能雷達(dá)時(shí)代已經(jīng)來臨 完勝激光雷達(dá)和攝像頭
智能雷達(dá)的創(chuàng)新正在開始。當(dāng)前自動(dòng)駕駛領(lǐng)域要求打造一款全新的成像雷達(dá)系統(tǒng),它既能夠像激光雷達(dá)一樣重建周圍環(huán)境,又可以像人一樣解讀周圍的世界,并且在全天候運(yùn)行和探測距離方面完勝激光雷達(dá)和攝像頭。采用能夠形成波束并控制波束的工程超材料結(jié)構(gòu),可以打造一種全新的雷達(dá)架構(gòu),并在人工智能(AI)引擎驅(qū)動(dòng)下,實(shí)現(xiàn)對物體的發(fā)現(xiàn)、識別、跟蹤和分類。
上述新一代雷達(dá)已經(jīng)接近交付使用。這種超越數(shù)字發(fā)射波,使用超材料和人工智能的智能雷達(dá),是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵要素。這種新型雷達(dá)平臺的創(chuàng)新方案,尚存在的一些障礙,市場還有不少需要培育的地方,以及在下一代自動(dòng)駕駛中使用智能雷達(dá)的前景,就這些問題,我們與麥得威國際(metawave)的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官Bernard Casse博士進(jìn)行了討論。以下為相關(guān)的討論內(nèi)容:
問:為什么說現(xiàn)在是雷達(dá)時(shí)代?
Bernard Casse(以下簡稱BC):利益相關(guān)者意識到自動(dòng)駕駛發(fā)展時(shí)間軸取決于決策算法的成熟度和傳感器的性能。迄今為止,在改善激光雷達(dá)和攝像頭方面,特別是在自動(dòng)駕駛方面,已經(jīng)作出了巨大的努力,但我們在探測范圍和運(yùn)行速度方面都遇到了性能門檻。然而,其它傳感器如雷達(dá),則相對投入較少。因?yàn)榕c攝像頭或激光雷達(dá)相比,雷達(dá)一直處于劣勢,它缺乏解析世界的分辨率。但是,汽車制造商現(xiàn)在認(rèn)識到,雷達(dá)是唯一能夠在長距離(200米以上)和全天候條件下工作的傳感器,它只是缺乏一定的“視覺和智力”。
利用先進(jìn)的技術(shù),我們可以令雷達(dá)“恢復(fù)”視覺并嵌入智能。這就是智能雷達(dá)時(shí)代。大約有十幾家初創(chuàng)企業(yè)重新審視了汽車?yán)走_(dá)的各個(gè)方面。我們預(yù)計(jì)會有更多的初創(chuàng)企業(yè)和公司來解決這個(gè)問題。
智能雷達(dá)時(shí)代已經(jīng)來臨 完勝激光雷達(dá)和攝像頭
問:作為一家頂級汽車公司的首席執(zhí)行官,關(guān)于雷達(dá)您覺得用戶需要了解什么?
BC:Elon Musk把大量的重心放在雷達(dá)上是正確的。它仍然是汽車中最穩(wěn)定可靠的傳感器。許多人,包括一些汽車制造商,對傳統(tǒng)的老式雷達(dá)很熟悉。當(dāng)他們想到雷達(dá)時(shí),會認(rèn)為它是一種“視力”低下的傳感器,只能模糊“看到”整塊的金屬(打個(gè)比方,這里有一大塊金屬,那里有一小塊金屬)。對傳統(tǒng)雷達(dá)而言,情況的確是這樣,但下一代智能雷達(dá)就完全不同了。
點(diǎn)云成像(類似于激光雷達(dá))可以通過光束掃描光柵和按照一定算法,實(shí)現(xiàn)對物體的圖像描繪,比如辨別路標(biāo)、車輛類型、人、燈柱和更多物體。隨著視覺增強(qiáng)和速度的提高,我們可以在雷達(dá)中嵌入智能。也就是說,讓現(xiàn)在的雷達(dá)擁有一個(gè)增強(qiáng)的“數(shù)字眼”,它可以學(xué)習(xí)識別物體的特定特征,并將它們與相應(yīng)的類別相關(guān)聯(lián)。
問:請您多談?wù)勅斯ぶ悄艿闹匾裕?/div>
BC:人工智能(AI)很關(guān)鍵,因?yàn)樗俏覀內(nèi)祟惙稚⑹街悄鼙澈蟮尿?qū)動(dòng)力。我們是分散式智能的支持者。我們認(rèn)為,雷達(dá)傳感器和任何其它傳感器都應(yīng)該有自己的大腦。車輛中的決策算法應(yīng)該依賴于傳感器融合(中央智能)和單個(gè)傳感器(分散式智能)。
這給汽車增加了另一層安全性。如果你的汽車使用攝像頭和/或激光雷達(dá)“看”到一座橋,現(xiàn)在你的雷達(dá)也可以說:“當(dāng)然,我也能看到一座橋。”分散式智能的概念對雷達(dá)來說更為重要,因?yàn)樗悄壳拔ㄒ荒芸吹角胺?00米的傳感器,以便成為最早提供預(yù)警的系統(tǒng)。當(dāng)自動(dòng)駕駛車輛有來自不同傳感器的多組數(shù)據(jù),使汽車能夠接收信息并感知周圍環(huán)境,自動(dòng)駕駛會更加安全。
問:當(dāng)前雷達(dá)的發(fā)展?fàn)顩r是怎樣的?特別是在自動(dòng)駕駛方面。
BC:當(dāng)今最先進(jìn)的雷達(dá)是100%數(shù)字波束形成(DBF)。盡管在性能方面模擬雷達(dá)仍然表現(xiàn)卓越,但因?yàn)樗母叱杀尽⒏吖募軜?gòu)和復(fù)雜性,汽車工業(yè)拋棄了模擬雷達(dá)(如相控陣天線)。汽車工業(yè)對成本一直非常敏感,而且信號處理的成本最終會不斷下降,就像其它微芯片上的計(jì)算(摩爾定律)一樣,DBF仍然是一個(gè)誘人的選擇。
但DBF的分辨率和速度仍然有限。軍方更注重性能,對彈道導(dǎo)彈的探測和跟蹤仍然使用模擬雷達(dá)。對自動(dòng)駕駛而言,成本不是也不應(yīng)該是頭等大事,性能和安全性才是最重要的!

問:數(shù)字雷達(dá)的局限性是什么?
BC:DBF有三個(gè)主要缺點(diǎn),它們有點(diǎn)相互關(guān)聯(lián):
1、它很慢。DBF用于掃描場景的時(shí)間需要毫秒級的等待。在數(shù)字域中的信號處理是非常重要的。要達(dá)到可接受的信噪比(SINR),需要有毫秒級的積分時(shí)間。處理一系列復(fù)雜的模擬數(shù)字電路和為運(yùn)行DBF而進(jìn)行的數(shù)字權(quán)重的分配,都會造成更高的運(yùn)算工作量,導(dǎo)致運(yùn)行遲緩。
2、DBF缺乏分辨率——它看不到狹窄的物體或行人。它不是一個(gè)“真正”的波束形成架構(gòu),而且完全的波束成形是不切實(shí)際的。因?yàn)樗枰罅康奶炀€來實(shí)現(xiàn)高分辨率。首先,實(shí)現(xiàn)許多天線是非常昂貴的,需要在雷達(dá)芯片組上安裝多個(gè)端口(非傳統(tǒng))。此外,這將需要更多的快拍數(shù)量以獲得一個(gè)可接受的SINR(因?yàn)槿轿坏脑胍魧⒆屜到y(tǒng)超負(fù)荷)。憑借傳統(tǒng)的三個(gè)發(fā)送端口和四個(gè)接收端口,分辨率不夠清晰,無法看到行人。它適用于汽車(可在分辨率、SINR和范圍之間良好權(quán)衡),但不適合非金屬物體。
3、產(chǎn)生重影。DBF對高相關(guān)信號敏感,即DBF會增強(qiáng)來自多條路徑信號產(chǎn)生的噪聲,產(chǎn)生重影。
問:雷達(dá)現(xiàn)在有哪些創(chuàng)新,特別是在汽車領(lǐng)域?
BC:首先,這是一種通常的漸進(jìn)式工程:第一和第二級供應(yīng)商側(cè)重于挖掘MMIC(單片微波集成電路)技術(shù)的極限。真正的突破性創(chuàng)新都來自初創(chuàng)企業(yè):我們已經(jīng)看到了新奇的技術(shù)如倫伯透鏡天線(Luneburg lens antennas),抑制DBF干擾的新算法,3D印刷陣列等。隨著我們進(jìn)入智能雷達(dá)時(shí)代,我們預(yù)計(jì)更多的雷達(dá)公司將在2018年涌現(xiàn),并創(chuàng)造更多的創(chuàng)新。不過,我們預(yù)計(jì)有些會曇花一現(xiàn),而有些技術(shù)會幸存下來。
問:應(yīng)用一種新型雷達(dá)所面臨的障礙有哪些?
BC:從76GHz到81GHz的頻率窗口是第一大障礙,因?yàn)樗紝儆诤撩撞ǚ懂?。元件和材料都不容易獲得,現(xiàn)成的元件還沒有經(jīng)過表征。還有很多有爭議的地方需要解決。不過,我們擅長解決這一挑戰(zhàn)以及其他挑戰(zhàn),我們已經(jīng)在很短的時(shí)間內(nèi)取得了重大進(jìn)展。
在高頻率運(yùn)行的障礙對我們而言不是一個(gè)攪局者,而且,事實(shí)上,它實(shí)際上是一個(gè)福音;它讓競爭對手的追趕并非易事,使我們保持領(lǐng)先優(yōu)勢。還有一些障礙,由于不能透露太多關(guān)于這個(gè)平臺的信息,我們還不能在這個(gè)早期階段談?wù)摚羞@些障礙都是可以解決的。到目前為止,還沒有什么是不可克服的。我們剛剛開始這項(xiàng)令人興奮的研發(fā)旅程,雖然在今年年初才開始啟航,但我們正在展示的和很快準(zhǔn)備出貨的雷達(dá)產(chǎn)品,都非常令人興奮地預(yù)見:在短短幾年之后將在道路上實(shí)現(xiàn)L4級和L5級的自動(dòng)駕駛。
問:您認(rèn)為什么時(shí)候我們能看到這些智能雷達(dá)安裝于自動(dòng)駕駛汽車?
BC:所有頂級汽車制造商都預(yù)測,我們將最早在2025年實(shí)現(xiàn)最高級L5級的自動(dòng)駕駛。在這個(gè)群雄爭鳴令人興奮的產(chǎn)業(yè),我們是一家節(jié)湊很快的創(chuàng)業(yè)公司。明年我們將推出一款雷達(dá)產(chǎn)品,我們正在與所有頂級汽車制造商和自動(dòng)駕駛領(lǐng)域內(nèi)的戰(zhàn)略合作伙伴進(jìn)行洽談。我堅(jiān)信,為了L5級自動(dòng)駕駛汽車達(dá)到要求的安全水平,都必須裝配下一代的智能雷達(dá),包括硬件和軟件。
問:麥得威國際(metawave)建立這種新的雷達(dá)平臺的方法是什么?
BC:麥得威國際獨(dú)特的方法在于使用了自適應(yīng)超材料和人工智能(AI)??傮w目標(biāo)是打造具有視覺、速度和智能的高級雷達(dá)。在我們的方案中,我們使用全電子可調(diào)超材料平臺來取代昂貴和高功耗的移相器。
智能雷達(dá)時(shí)代已經(jīng)來臨 完勝激光雷達(dá)和攝像頭
麥得威國際(metawave)超材料天線技術(shù)
從硬件的角度來看,這個(gè)方案是在保證與當(dāng)前軍用模擬移相器同等性能的前提下,去除了那些成本高、復(fù)雜性強(qiáng)和重量大的元件。從軟件的角度來看,我們正在開發(fā)強(qiáng)大的硬件控制、信號處理和決策算法,尤其針對硬件進(jìn)行了優(yōu)化。
麥得威國際的新一代雷達(dá)產(chǎn)品名稱為WARLORD(縮寫自 W-Band Advanced Radar for Long-Range Object Recognition and Detection),其頻段在76~81GHz。WARLORD 采用了超材料天線,能發(fā)射可操控的高度定向的電磁波束,精準(zhǔn)探測目標(biāo)物的位置、速度,且不懼怕惡劣天氣以及環(huán)境。
 
智能雷達(dá)時(shí)代已經(jīng)來臨 完勝激光雷達(dá)和攝像頭
WARLORD雷達(dá)能發(fā)射可操控的高度定向的電磁波束
并且這款毫米波雷達(dá)內(nèi)置了麥得威國際自研的人工智能引擎:像人類一樣思考的WARLORD雷達(dá)AI(WARLORD Radar AI Thinking like Humans,WRATH),其中嵌入了各類物體識別和分類算法,可以分辨出道路參與者的屬性(行人、自行車、摩托或者巴士等),能夠提供如人眼一般的感知能力,被稱為“Digital Eye”。這是因?yàn)檫@樣的特性,WARLORD 還能采集 3D 雷達(dá)圖像。
 
智能雷達(dá)時(shí)代已經(jīng)來臨 完勝激光雷達(dá)和攝像頭
WARLORD雷達(dá)工作原理

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