毫米波雷达原理

十九.在ROS系统基于点云和视觉图像数据融合构建3D点云场景

一.背景介绍现在很多智能导航场景都涉及到激光(毫米波,固态等)雷达和相机视觉信息融合,这里激光雷达一般都是指多线激光雷达,16线,64线,甚至更多线数.但多线激光雷达动不动数万的价格,让很多技术人员无法尝试
okgwf·2022-11-21 07:00

【论文笔记】利用CNN识别人类运动的毫米波雷达图像类型并在FPGA上实现加速

AccelerationofFPGABasedConvolutionalNeuralNetworkforHumanActivityClassificationUsingMillimeter-WaveRadar年份&会议：2019-IEEEAccess主要内容：采用毫米波雷达回波谱图作为
weixin_43883815·2022-11-19 21:14

高职院校汽车相关专业AEB测试套件及自动驾驶相关传感器介绍

文章目录一、AEB测试套件1.AEB测试套件功能介绍2.AEB测试套件相关介绍3.经典实训项目二、相关传感器介绍1.激光雷达2.摄像机3.超声波测距模块4.毫米波雷达5.惯导模块（IMU）6.GPS7.
大白熊289·2022-11-19 16:14

巨卷时代！如何入门学习自动驾驶中的感知定位融合？

目标检测、语义分割、实例分割、全景分割、关键点检测、车道线检测、3D感知、目标跟踪、多模态、多传感器融合等）、自动驾驶定位建图（高精地图、SLAM）、自动驾驶规划控制、领域技术方案（纯视觉方案、视觉+毫米波雷达方案
自动驾驶之心·2022-11-15 16:42

苹果公司涉嫌收集用户数据遭起诉；颜宁回应研究方向正被AI取代；华为HarmonyOS 3.1测试版发布|极客头条

华为完成5G毫米波独立组网全新验证：下行峰值超7.2Gbps小米11系列针对WiFi问题，发布售后新政策颜宁回应研究方向正被AI取代：AI基于其科研数据进行预测腾讯新专利：抢红包页面可以发弹幕阿里巴
极客日报·2022-11-15 09:09

5G无线技术基础自学系列 | 频谱划分

无线技术基础自学系列|汇总_COCOgsta的博客-CSDN博客5G先发频段是C-Band，频谱范围为3.3G～4.2GHz，4.4G～5.0GHz，对应的运营频段分别是n77、n78、n79；其次是毫米波频段
COCOgsta·2022-11-10 11:28

自动驾驶行业开源数据集调研

10个开源数据集1-10为按照字母排序的资料2.链接：15个最佳开源自动驾驶数据集1.AstyxDatasetHiRes2019AstyxDatasetHiRes2019来自Cruise公司，是一种汽车毫米波雷达数据集
Zannnne·2022-11-10 07:42

智能人体存在感知方案，毫米波雷达感应器成品，智能化感知联动应用

它搭载了毫米波雷达，能够在居家环境下实现可靠的人体存在检测和静止存在感知，将人体存在感知水平提升到了新高度。智能毫米波雷达传感器，则具备
飞睿科技·2022-11-09 19:15

毫米波雷达感应器成品，非接触式感知静止存在，智能化感应联动

毫米波雷达作为核心传感器中枢，可以有效感知全屋场景的人体特征，可探测静止人体存在应用。当人走入毫米波雷达感应器监测范围内，雷达传感器便会被触发，然后联动其他智能设备。
飞睿科技·2022-11-09 19:44

智能毫米波雷达人体感应器，实时检测静止存在，智能化控制方案

利用毫米波雷达技术，针对不同环境特点（空间大小，环境复杂程度）精选合适的ISM雷达频段。通过人体进入环境后的距离，相位
飞睿科技·2022-11-09 19:44

人体存在感应器成品，毫米波雷达智能化感知，静止存在方案应用

采用毫米波多普勒雷达，能精准探测人体呼吸存在。当人走进感应范围时，灯光自动打开，即使人静止不动，灯光也不会熄灭。直到用户离开感应范围，才自动关闭灯光。
飞睿科技·2022-11-09 19:44

雷达人体感应器成品，智能感知联动技术，助力照明智能化应用

雷达人体呼吸存在传感器，利用毫米波雷达技术，通过人体进入环境后的相位，呼吸
飞睿科技·2022-11-09 19:13

雷达人体存在感应器成品，实时静止存在感知应用，智能化控制技术应用

随着毫米波雷达技术的发展，成本的大幅降低，毫米波雷达用来做智能家居人体感应，其实这才是它贴近消费者的正确打开方式。
飞睿科技·2022-11-09 19:43

毫米波雷达探测应用，智能人体感应雷达，家居雷达方案新体验

与智能家居的简单系统不同，全屋智能配备了毫米波传感技术，实现了主动智能，解决了单一产品智能家居生态集成能力差的问题。
飞睿科技·2022-11-09 19:09

升级啦 经纬恒润新一代V2X车路协同系统在港口部署应用

但存在不足：激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器分散部署，需要定期相互校准，否则无法融合，长期运维的工作量巨大。激光雷达、MEC计算单元不是车规级产品，环
经纬恒润·2022-11-09 03:12

MIMO信道模型

毫米波信道模型[1,4]由于毫米波信道的方向性和稀疏性，收发机之间的信道矩阵可以表示为多径分量的叠加，其中不同多径分量有不同的分离角(AoDs)和到达角(AoAs)。
虾米小飞·2022-11-08 17:11

多传感器融合新思路！CRAFT：一种基于空间-语义信息互补的RV融合3D检测方法

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【多传感器融合】技术交流群后台回复【多传感器融合综述】获取图像/激光雷达/毫米波雷达融合综述等干货资料！
自动驾驶之心·2022-11-08 13:49

【Benewake(北醒) 】毫米波雷达在无人机上避障资料汇总

对应文档下载地址中文版本北醒RDS02C（CAN）无人机避障雷达白皮书V1.2.pdf北醒RDS02C（CAN）无人机避障雷达应用手册V1.5.pdf北醒RDS02U（UART）无人机避障雷达白皮书V1.2.pdf北醒RDS02U（UART）无人机避障雷达应用手册V1.3.pdfEnglishversionBenewakeRDS02C(CAN)UAVSingletargetObstacleAvoi
Zoran.wu·2022-11-02 00:57

毫米波「角」雷达打响增量争夺战

早期的BSD盲区预警、开门预警、后方穿行预警，到高阶智能驾驶系统变道辅助，毫米波角雷达的需求一直处于快速增长阶段。
高工智能汽车·2022-10-31 03:56

Sensor fusion学习-2.毫米波雷达到世界坐标的转换

在了解了基本的坐标转换理论之后，任意传感器到世界坐标系的转换就应该都可以进行转换了，这次趁着热乎试着写写毫米波雷达坐标到世界坐标系的转换问题是额，我目前还没有接触到毫米波雷达实体，因此参考了[知乎专栏-
Fixer_itb·2022-10-29 02:19

多传感器融合 | 详解PointPainting和MVP

作者|谷溢编辑|深蓝AI点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【多传感器融合综述】获取图像/激光雷达/毫米波雷达融合综述等干货资料！
自动驾驶之心·2022-10-28 20:26

一文彻底搞懂激光雷达原理！

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取最近一直在搞激光雷达相关东西，今天把了解的激光雷达知识做一个框架整理，顺便梳理了一下行业里面激光雷达相关公司，一起学习，欢迎交流！一、基础知识激光雷达成像可以简单理解为使用激光发射部件向一定视场角FOV（FieldOfView）内发射光线，同时使用接收部件接收范围内反射回的光线，利用已知和获取的发射光线与反射光线的相关信息，直接计算
自动驾驶之心·2022-10-28 20:55

综述（三）无人驾驶中感知系统的工作流程及原理

目前无人驾驶的感知系统主要依赖的外部传感器包括激光雷达、摄像头、毫米波、惯性导航单元以及GPS等等。这些
者也之乎·2022-10-26 08:11

自动驾驶常用传感器介绍

.概述2.摄像头在自动驾驶中的应用3.车规级摄像头性能要求4.摄像头的优劣势分析5.摄像头关键参数二、激光雷达1.概述2.工作原理3.激光雷达的特性4.激光雷达的分类5.激光雷达在自动驾驶中的应用三、毫米波雷达
MIKingZCC·2022-10-26 08:40

自动驾驶传感器

视觉传感器可以分为单目摄像头、双目摄像头、夜视红外摄像头;定位传感器可以分为惯性导航系统、卫星导航系统(GNSS)、高精度地图、实时动态(RTK)差分系统;雷达传感器可以分为激光雷达和毫米波雷达;听觉传感器可以分为语音识别
秋水 墨色·2022-10-26 08:09

【自动驾驶相关传感器原理及标定】

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言一、IMU二、相机三、激光雷达四、轮速里程计五、GPS/RTK六、毫米波雷达总结前言认知有限
盒子君~·2022-10-26 08:08

智能驾驶传感器的工作原理

一、摄像头自动驾驶核心传感器，实现自动驾驶众多规划、控制的基础，相比激光雷达和毫米波雷达。优势：识别车辆周边的环境信息和纹理信息，能看到目标类型、信号灯颜色等，类似于人类眼睛。
云端652·2022-10-26 08:06

基于鲸鱼优化算法的5G信道估计（Matlab代码实现）

2运行结果3参考文献[1]罗皓,于秀兰,张祖凡,甘臣权.5G毫米波信道估计研究综述[
我爱Matlab编程·2022-10-24 17:46

马斯克割掉了最后一颗雷达

它售价不过数十元，部署一整套自主泊车系统也不过500块，跟毫米波雷达、激光雷达相比不足为道。更有人直言：超声波雷达只有好处，没
QbitAl·2022-10-12 07:45

雷达回波识别：非降水气象回波和非气象回波

一、非降水气象回波1.云回波云由悬浮在空中的小水滴和冰晶所组成云粒子后向散射产生回波云粒子较小，回波强度弱，一般使用波长更短的云雷达(毫米波段)对云进行观测。
小叶柏杉·2022-10-10 07:04

毫米波点云和摄像头坐标系转换

在组会的时候，被问到了这个问题，现在来对毫米波雷达数据和摄像头数据坐标转换进行说明。
重邮研究森·2022-10-08 08:39

美国全国就业普遍低迷“技术”就业却加速增长；爱立信发布2030年10大消费者趋势 | 美通社头条...

TI推出全新车载毫米波雷达传感器。斗山协作机器人年销量逾1000台。英飞凌大中华区首届生态圈大会举办。GMG到2026年前将在埃及开100多家门店。
美通社·2022-10-04 19:00

3D目标检测方案总结

借助这次机会，总结了我前段时间的工作，主要内容如下：FOV和BEV的常用方案，对两种视角在视觉检测技术与原理上进行对比，并总结两者的优缺点；两视角下的融合方案进行了总结：尤其是在当前学术界较为“冷门”的毫米波雷达
naca yu·2022-09-26 19:59

最完整的毫米波雷达ROS开源包解析及二次开发（三）

文章目录滤波源码数据结构滤波的ROS类方法接口设计底层基本类接口设计ars_40x_can.cppradar_cfg.cpp&radar_cfg.hppradar_cfg.hppradar_cfg.cpp开发时的注意事项srv文件的添加Cmakelis.txt文件的修改radar_cfg_ros.hpp中引用库的修改总结与下一步工作：TODO主要目的：进行原作者ROS开发包下的滤波功能开发，注意，
naca yu·2022-09-26 19:28

入门激光雷达点云的3D目标检测

前言虽然业界有很多的争论，但是LiDAR在目前的L3/L4级自动驾驶系统中依然是不可或缺的传感器，因为它可以提供稠密的3D点云，非常精确的测量物体在3D空间中的位置和形状，而这是摄像头和毫米波雷达很难做到的
AI松子666·2022-09-26 19:28

毫米波雷达在检测、分割、深度估计等多个方向的近期工作及简要介绍

前情回顾在之前，我已经有介绍过毫米波雷达在2D视觉任务上的一些经典网络[自动驾驶中雷达与相机融合的目标检测工作（多模态目标检测）整理-Nacayu的文章-知乎]，总结概括而言，其本质上都是对视觉任务的一种提升和辅助
naca yu·2022-09-26 19:25

毫米波雷达障碍物检测算法介绍

Radar系列文章传感器融合是将多个传感器采集的数据进行融合处理，以更好感知周围环境；这里首先介绍毫米波雷达的相关内容，包括毫米波雷达基本介绍，毫米波雷达数据处理方法（测距测速测角原理，2DFFT，CFAR
庐陵小子·2022-09-15 12:35

按键精灵定位坐标循环_无人驾驶技术入门（二十）| 手把手教你用粒子滤波实现无人车定位...

前言在《无人驾驶技术入门（十八）|手把手教你写扩展卡尔曼滤波器》和《无人驾驶技术入门（十九）|手把手教你实现多传感器融合技术》中，我以激光雷达和毫米波雷达数据，对障碍物进行目标跟踪为例，介绍了卡尔曼滤波器
weixin_39699070·2022-09-13 18:04

使用卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波进行毫米波雷达和激光雷达数据融合示例

手把手教你写卡尔曼滤波器》的分享中，我以激光雷达的数据为例介绍了卡尔曼滤波器（KF）的七个公式，并用C++代码实现了激光雷达障碍物的跟踪问题；在《无人驾驶技术入门（十八）|手把手教你写扩展卡尔曼滤波器》的分享中，我以毫米波雷达的数据为例
土豆西瓜大芝麻·2022-09-13 17:52

自动驾驶架构

其中感知层硬件包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器，用于探测汽车周围的环境信息。认知与判断层涉及算法、应用软件与芯片，计算对应传感器测量的数据。
AIchiNiurou·2022-09-05 20:19

[OpenCV]基于SIFT和特征匹配的图像拼接Python

中央ADAS利用安装在车辆上的传感器、激光雷达和毫米波雷达实时检测车辆周围环境，补充障碍物检测和全景生成等功能，为驾驶员提供实时警报，提高行车安全性。
群马视觉·2022-09-05 07:23

用于毫米波雷达的GNN：Radar-PointGNN

文章提出了一种基于GNN与毫米波数据的3D目标检测方法，算法流程如上图所示，符合基本的GNN流程论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9455172关于GNN
naca yu·2022-08-06 07:33

高级驾驶辅助系统ADAS简介

AdvancedDriverAssistanceSystem高级驾驶辅助系统,紧急情况下在驾驶员反应前作主动判断与预防措施,非自动驾驶,主要通过汽车使用各种传感器收集车内外环境数据,识别/跟踪静止/移动的人/物传感层:信息收集毫米波雷达
子氚·2022-08-02 20:19

Apllo进阶课程25-Apollo自动驾驶架构介绍

Apollo自动驾驶架构介绍自动驾驶硬件架构：一般采用激光雷达作为主要感知传感器，同时结合摄像头、GPS/IMU、毫米波雷达、超声波雷达等，以NVIDIADrivePX2或Xavier作为主要计算平台，
世界围绕爱转动·2022-08-02 20:17

多传感器融合课程笔记------多传感器融合之绪论

多传感器融合之绪论一、传感器类型摄像头激光雷达毫米波雷达超声波雷达IMUGNSS和RTK1.摄像头摄像头根据安装位置，可以分为前视、侧视、后视、内置、环视等。
Tianchao龙虾·2022-07-23 08:01

线控底盘技术

1.线控底盘与自动驾驶——辅车相依自动驾驶的实现，首先依赖感知传感器对道路周边环境信息进行采集，包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达和超声波等，采集的数据传输出到中央计算单元进行计算，用来识别车辆周边障碍物和可行驶区域
瞻邈·2022-07-18 14:54

智能汽车量产“排位赛”：激光雷达与毫米波雷达的角逐战

这其中，作为核心传感器之一的传统毫米波雷达也跟随步入升级换代与突破创新的关键阶段。
曼孚科技·2022-07-08 07:54

智能汽车量产“排位赛”：激光雷达与毫米波雷达的角逐战

这其中，作为核心传感器之一的传统毫米波雷达也跟随步入升级换代与突破创新的关键阶段。
·2022-07-07 18:56

[解疑][TI]TI毫米波雷达系列（五）：恒虚警算法（CFAR）原理

在雷达应用中经常会用到恒虚警算法，本文介绍经典的算法及用matlab实现程序，本文参考相关文章博文整理汇总而成，感谢各位博主的无私分享。介绍统计检测理论是利用信号的统计特性和噪声的统计特性等信息来建立最佳判决的数学理论。主要解决在受噪声干扰的观测中，信号有无的判决问题。其数学基础就是统计判决理论，又称假设检验理论。假设检验是进行统计判决的重要工具，信号检测相当于数理统计中的假设检验。假设就是检验对
陌生人的天堂·2022-06-01 18:38

TI单芯片毫米波雷达代码走读（十七）—— 恒虚警(CFAR)检测浅谈

本期简单聊聊CFAR检测。首先，我们要知道雷达回波中实际上包含了以下4部分信息：目标杂波干扰噪声我们倒着看，噪声大家都理解，噪声主要来自雷达系统本身，比较固定可以预知，相对好解决。而干扰则是敌方针对我方的雷达系统故意进行的，比如诱饵弹，扔金属条，发射欺骗性电磁波等等，干扰与抗干扰是一对永恒的命题，就像矛与盾，魔高一尺道高一丈。民用雷达没有敌方故意的干扰，但是干扰也不是就没有了，民用雷达变多了，它们
lightninghenry·2022-06-01 18:32
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