Cómo el radar 4D mmWave ayuda a los automóviles más inteligentes

Actualmente, a medida que las principales empresas automovilísticas del mundo han entrado en el campo de los vehículos eléctricos, refleja la determinación de varios países del mundo de sustituir los vehículos de combustible por vehículos eléctricos.

Este gran cambio promueve directamente la combinación integral de electrificación de vehículos e inteligencia.. El sistema de conducción autónoma se ha convertido en el campo de batalla más importante para las principales compañías automovilísticas, y el advenimiento de 4radar D se ha convertido en un gran avance en el campo del radar.

La diferencia más obvia entre el radar de ondas milimétricas de imágenes 4D y el radar de ondas milimétricas tradicional es que aumenta la percepción de la información de la altura del objetivo., seguido de una mejora sustancial en la percepción de la fineza. Los radares tradicionales de ondas milimétricas se utilizaban principalmente para detectar la distancia, velocidad relativa y azimut de objetos debido a canales de elevación limitados y limitaciones de rendimiento del procesador, cual es el significado de “3D” en el pasado. Sin embargo, en términos de altimetría, la capacidad del radar tradicional es muy débil, e incluso se puede decir que no tiene capacidad de altimetría en absoluto. El resultado de esto es que cuando hay un obstáculo estático en el camino, aunque el radar puede detectar el punto de reflexión del obstáculo, a menudo es difícil hacer un juicio preciso porque no puede identificar la altura y el tamaño del obstáculo. Otros incluyen la percepción errónea de objetivos estáticos, como tapas de alcantarillas de carreteras., reductores de velocidad, Señales de transito, y pasos elevados, lo que conduce a la baja confianza general del radar de ondas milimétricas en los sistemas de fusión.

Con el fin de reducir el frenado innecesario y mejorar la experiencia del usuario, algunas empresas de radares, las empresas de conducción autónoma o las empresas de automóviles optarán por filtrar directamente dichos objetivos estáticos percibidos por el radar en el proceso de solicitud real. Tal vez en la mayoría de los escenarios, esta estrategia es suficiente para hacer frente a, pero para algunos casos de esquina poco comunes, parece un poco impotente. En particular, muchos sistemas de conducción autónoma de nivel L2 utilizan la visión como sensor principal y el radar de ondas milimétricas como percepción auxiliar. Si los obstáculos se encuentran visualmente, esta bien. Si no se encuentran a tiempo, tienen que confiar en el radar de ondas milimétricas, que es propenso a problemas.

En comparación con el radar tradicional de ondas milimétricas, 4El radar D no solo puede proporcionar información de altura del objetivo y lograr una resolución angular más alta debido a sus más canales y procesadores más avanzados., pero también generar información de nube de puntos densa para delinear el área circundante. El contorno del objeto., eso es, la imagen de la nube de puntos.

En términos de resolución angular, el radar actual de ondas milimétricas 4D generalmente puede lograr una resolución angular horizontal dentro de 1° y una resolución de ángulo de cabeceo dentro de 2°, que es particularmente importante para mejorar la seguridad en la conducción. Tomando ACC como ejemplo, según fuentes relevantes, si desea distinguir con precisión dos vehículos 300 metros de distancia, la resolución angular horizontal debe ser inferior a 1°. Y si quieres identificar un semáforo que cuelga 6.5 metros 150 metros delante del coche, la resolución angular debe alcanzar los 2° para satisfacer la demanda.

En términos de salida de nube de puntos, la densidad de la nube de puntos de radar tradicional es muy escasa, y es básicamente imposible clasificar los obstáculos, mientras que el radar 4D tiene la capacidad de salida de nube de puntos similar a lidar, que puede ayudar a analizar el contorno y la categoría del objetivo, y mejorar la fiabilidad de la percepción de todo el sistema. Al mismo tiempo, también puede ser redundante con la percepción de la cámara, como complemento de clasificación cuando falla el sensor de imagen. Gracias a la mejora significativa en la capacidad de altimetría, resolución angular, densidad de la nube de puntos, etc., 4El radar de ondas milimétricas D se considera un apoyo importante para la evolución de la conducción autónoma de L2 a L3 o incluso de nivel superior L4/L5.