77GHz毫米波雷达

毫米波雷达视觉融合方案综述（数据级/决策级/特征级融合）

摘要：本论文详细介绍了基于毫米波雷达和视觉融合的障碍物检测方法，从任务介绍、评估标准和数据集三方面展开。
一点人工一点智能·2022-11-26 10:36

IROS2022 | 训练数据不够？那就学习模拟真实的激光雷达！

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自动驾驶之心·2022-11-26 10:56

TurtleBot3在ROS2 humble中的仿真解析之仿真、遥控与智控

所谓仿真就是要模仿真实环境中对象/机器人的行为，其主要目的，就是要让机器人通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、惯性测量单元等传感器感知世界，从而对感知到的世界做出适当反应。
数据绿洲·2022-11-26 00:26

PreScan快速入门到精通第三十二讲基于PreScan进行毫米波雷达传感器仿真

32.1毫米波雷达在PreScan中概述毫米波雷达传感器是配置为毫米波雷达传感器的TIS传感器的更详细版本。
小明师兄·2022-11-26 00:19

自动驾驶感知算法实战15——纯视觉感知和传感器融合方案对比，特斯拉九头蛇的进化

自动驾驶感知算法实战专栏：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html目录不同的多传感器融合路线「仍要以视觉传感器为主」纯视觉V.S.多传感器融合比较特斯拉：从毫米波雷达到纯视觉感知
Charmve·2022-11-25 15:59

Nuscenes SOTA！BEVFormer v2: 通过透视监督使流行的图像Backbones适应BEV识别！

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自动驾驶之心·2022-11-25 13:33

Simple-BEV: 多传感器BEV感知真正重要的是什么？（斯坦福大学最新）

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自动驾驶之心·2022-11-25 12:42

[深蓝学院]自动驾驶环境感知

车载传感器大致分为：毫米波雷达；摄像头；激光雷达；超声波雷达。
生命不止，学习不息·2022-11-24 01:16

毫米波雷达调研

感知维度：2D代表2维的位置坐标，一般是（x,y）这种形式，也有的是距离，方位角这种表示形式。3D一般是指2维的位置坐标加1维的速度，4D指三维的位置坐标加1维的速度。
leo0308·2022-11-24 01:38

毫米波雷达与视觉融合目标检测

毫米波雷达-视觉融合感知方法（前融合/特征级融合/数据级融合）分享一个自动驾驶之心的报告：毫米波雷达与视觉融合目标检测。
leo0308·2022-11-24 01:38

毫米波雷达算法几大难点

虽然现在车载毫米波雷达已经大规模量产，但仍存在一些问题，列举如下：1.角精度明显低于理论值，低于暗室测量值；角精度影响目标跟踪的精度，对于某些场景的边界告警响应偏慢。
奔袭的算法工程师·2022-11-23 21:28

用RVIZ2显示毫米波雷达点云

ROS2用RVIZ2显示点云RVIZ2支持的格式如下图毫米波雷达和激光雷达的数据可以考虑用点云显示，也即PointCloud和PointCloud2,这里采用PointCloud。
奔袭的算法工程师·2022-11-23 21:28

毫米波雷达的点云形式与分辨能力详解！

frostblade编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/386615052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1引言对于不了解毫米波雷达原理的人而言
自动驾驶之心·2022-11-23 08:54

自动驾驶系统设计及应用--清华大学出版--部分笔记

、周亦威、白宇目录第一章自动驾驶系统概述1.1自动驾驶系统架构1.1.1自动驾驶系统的三个层级1.1.2自动驾驶系统的基本技术架构1.2自动驾驶技术国内外发展1.3传感器技术1.3.1摄像头1.3.2毫米波雷达
自动驾驶学习·2022-11-23 04:46

汽车以太网芯片IP的功能安全验证和优化

汽车行业正在全力开发自动驾驶汽车，并牢记两个主要目标：*实现全自动驾驶（完全无人驾驶）*减少交通事故，让汽车更安全高级驾驶辅助系统(ADAS)利用摄像头、激光雷达、毫米波雷达和超声
NewCarRen·2022-11-22 23:24

TOF传感器、摄像头传感器、超声波传感器、激光雷达、毫米波雷达

目录一、传感器总结二、TOF传感器三、摄像头传感器四、超声波传感器五、激光雷达六、毫米波雷达七、参考文献该文是应用于自动驾驶的传感器的学习总结一、传感器总结二、TOF传感器1、ToF是飞行时间（TimeofFlight
Zaya.510·2022-11-22 16:44

自动驾驶常见英文缩写

常见自动驾驶英文缩写自动驾驶等级介绍ABCDEFHILMNOPRSTU自动驾驶等级介绍L0：人工驾驶，驾驶员执行全部的驾驶任务，主要是一些预警和提示功能，常用的传感器有摄像头（前视、环视、座舱等）、毫米波雷达
泠山·2022-11-22 16:30

最全的整理：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·2022-11-22 04:42

Xavier域控制器使用教程-踩过的坑（模型部署）

AGX模组负责摄像头及激光雷达数据处理，结合毫米波雷达、超声波雷达、惯导+高精度定位（GNSS/IMU）数据等可实现自动驾驶的环境感知和决策层；SafetyMCU则负责执行层的线控交互；S32K144专门负责超声波雷达数据处理
showfaker_·2022-11-21 10:55

【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

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

智能人体存在感应器，搭建自动智能场景应用。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。传统的感应器有个弊端，就是当一个人长时间没有明显动作时，它会判定空间内无人，比如我们在刷手机或如厕时，就经常保持一个姿势不动。雷达人体呼吸存在感应器，可以通过感知空间内人的呼吸存在精准判别是否有人。采用了移动
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

新一代全屋智能开启了用户全场景智能生活的新体验，加快了全屋智能时代的到来。为了给用户带来更舒适、更智能的全屋智能新体验，全屋智能在主机、交互、场景等方面都有了很大的升级。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。毫米波人体存在传感器可以通过检测人体微动带来的微波信号变化，精准判定人体在空间内的存在状态、位置及移动轨迹。感知精
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

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

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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

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

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

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

因为雷达接收的回波功率与波长平方成反比，因此探测云时，通常使用波长更短的毫米波雷达。
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
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