1：毫米波雷达FMCW知识背景介绍FMCW，FrequencyModulatedContinuousWave,即调频连续波。FMCW技术和脉冲雷达技术是两种在高精度雷达测距中使用的技术。

、还是交通政策的部分ADAS功能强制要求，传感器融合是一个必然的趋势~下面简单介绍下自动驾驶常用的传感器：1.视觉类摄像机（包括单目、双目立体视觉、全景视觉及红外相机）2.雷达类测距传感器（激光雷达、毫米波雷达

原帖：https://blog.csdn.net/m0_38087936/article/details/81041056接触智能驾驶有段时间了~除了mobileye纯视觉方案的特立独行，其他厂商无一例外的都在谈传感器融合，尤其是在2018年各大公司在争相落地的关键时期~显然，无论是出于落地成本的考虑、还是交通政策的部分ADAS功能强制要求，传感器融合是一个必然的趋势~下面简单介绍下自动驾驶常用的

作为自动驾驶领域里重要的感知传感器之一——毫米波雷达，自带有全天候，测速准确，性价比高等优点，在整车架构上受到各大OEM的青睐，应用程度也非常高。现阶段毫米波雷达根据性能主要分为传统毫

常见的3D传感器包括激光雷达、毫米波雷达、深度相机、3D扫描仪等，它们可以从现实世界中获取物体和环境的几何、形状和比例信息，帮助AI理解现实环境。

毫米波雷达基础知识系列——FFT及DSP优化实现FFT来源FFT为什么快FFT的种类基2FFT推导FFT来源FFT来源于DFT离散傅里叶变换，DFT的计算公式为：X(k)=∑n=0N−1x(n)WNknX

尤其是多传感器融合（摄像头、毫米波雷达和激光雷达）技术作为当下的主流趋势之一，焦点依然回到成本层面。

5.4.3Radar5.4.3.1Radar_G该传感器模拟目标级毫米波雷达返回检测范围内目标信息。

效果图nuscenes-devkit提供的点云可视化first_sample_token=my_scene['first_sample_token']my_sample=nusc.get('sample',first_sample_token)my_sample['data']输出{'CAM_BACK':'03bea5763f0f4722933508d5999c5fd8','CAM_BACK_LE

目录一、CenterFusion概述二、图像目标检测三、雷达点云处理四、参考资料一、CenterFusion概述这个项目，重点研究毫米波雷达和相机传感器融合的方法利用毫米波雷达传感器数据和相机传感器数据进行

0:设备选型Camera选型：如何选择视场角和焦距：Radar选型lidar选型1:Radar毫米波雷达和Camera视觉融合算法要求：图像目标检测Radar目标检测radar和camera标定融合效果例如

随着经济的发展、科技的进步，现在的各行各业都在努力的发展、改革、创新，现在任何新的技术，都有可以随着市场的变化成为新的基础设施。只有在这变幻莫测的新时代寻找确定性，才可以更透彻地洞悉创新的基因。在新时代，正在赋予传统产品及应用的新生。谈起雷达，人们的第一印象大概可能是“雷达不是用在军事上上的吗？”。因为雷达在军工领域表现地极为出色，所以人们谈起雷达就会第一时间想到了军事，但随着近年来自动驾驶以及智

毫米波雷达跟红外线相比，毫米波雷达不受目标物体形状颜色的干扰，同时也不受大气紊流的影响，因而具有较为稳定的探测性能，抗干扰能力强，可以全天候全天时的工作。

智能人体存在感应器，搭建自动智能场景应用。其工作原理是采用毫米波多普勒雷达，能够精准探测人体呼吸存在。这样就可以避免当人静止不动时，灯就熄灭的尴尬情况。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。传统的人体存在感应器有一个弱点，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者发呆时，就经常保持一个动作不动，这时候

采用毫米波雷达传感器，人体生命参数是以脉冲形式的微波检测，由于人体生命活动(运动、呼吸、心跳等)的存在，使被人体反射后的回拨脉冲序列发生变化。

梦晨丰色发自凹非寺量子位|公众号QbitAI纯视觉信徒马斯克，割掉特斯拉汽车上最后一颗雷达刚过去两个月——现在又反悔了。根据特斯拉最新一份材料，最早明年1月中旬，一款新的雷达将重新上车。这份材料上交至FCC（美国联邦通讯委员会），主要目的是申请延长60天的保密期，暂不对外雷达的具体细节、外观照片。搞得神神秘秘，不禁引起外界议论纷纷，“这是怕潜在客户知道了会推迟购买吗？”马斯克对雷达的嫌弃，业内众所

根据数据调查显示，我国的老人只有3%入住养老机构，90%以上的老人都是居家养老，其中还有部分还是独居。那么对于数量庞大的居家老人，应该怎样做老人的健康监测？随着人口老龄化问题的不断加重以及人们对生活质量要求的日益提高，老年人特别是独居老人的安全健康监护问题越来越受到社会各界的重视。随着人们对生活质量要求越来越高，人们对智能化东西的接受能力越来越高，同时随着互联网、传感器、人工智能技术的快速发展，老

深度感知方案现状及展望讨论当前深度感知的方案有itof，dtof，结构光，双目，激光雷达/毫米波雷达等多种方案！

功能：下方程序代码主要是将摄像头和雷达（毫米波雷达）固定到车上，将收集到的

距离雷达ACC系统采用一个雷达传感器，工作频率范围76~77Ghz，有4束雷达波，对由前车反射的雷达波波程传播时间，多普勒频移和幅值进行分析，可推算出本车与前面车辆的距离，相对速度和角度位置。

“通过多种车载传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、GPS、惯性传感器等）来识别车辆所处的周边环境和状态，并根据所获得的环境信息（如道路信息、交通信息、车辆位置和障碍物信息等）自主做出分析和判断，从而

2.1.1相机的种类2.1.2相机的特点2.2激光雷达2.2.1激光雷达系统构成与方案2.2.2激光雷达光源2.2.3激光雷达扫描方式2.2.4激光雷达总结2.2.5CameraVS.LiDAR2.3毫米波雷达

Apollo学习笔记零、目录一、感知的作用二、常见传感器介绍2.1相机2.2激光雷达2.3摄像头和激光雷达比较2.4毫米波雷达2.5部署方案三、传感器标定3.1坐标系3.2内参和自标定3.3Camera2Camera3.4LiDAR2LiDAR3.5Radar2LiDAR3.6Camera2LiDAR3.7

目前，市面上主流的小型无人机避障系统主流的有这几种，超声波、毫米波雷达避障、激光雷达避障、TOF光或者结构光测距避障等，以及非常有望成为主流的OAK-D智能双目相机的视觉避障。

MmWaveRadarandVisionFusionforObjectDetectioninAutonomousDriving:AReview该论文是北京邮电大学2022年关于毫米波雷达和摄像头融合的一篇综述摘要

PedestrianLivenessDetectionBasedonmmWaveRadarandCameraFusion下载链接：https://www.pure.ed.ac.uk/ws/portalfiles/portal/289946438/Pedestrian_Liveness_LI_DOA18072022_AFV.pdf0.摘要自动驾驶需要对周围的目标进行检测，尤其是对行人。然而，在真实的

一原理毫米波雷达是工作在毫米波波段探测的雷达。毫米波雷达原理：雷达系统发射的电磁波信号被其发射路径上的物体阻挡继而会发生反射。通过捕捉反射的信号，雷达系统可以确定物体的距离、速度和角度。

文章：RadarSLAM:RadarbasedLarge-ScaleSLAMinAllWeathers作者：ZiyangHong,YvanPetillotandSenWang编辑：点云PCL欢迎各位加入免费知识星球，获取PDF论文，欢迎转发朋友圈。文章仅做学术分享，如有侵权联系删文。未经博主同意请勿擅自转载。公众号致力于分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章与技术，欢迎各位加入我们，

笔记：https://zhuanlan.zhihu.com/p/81917123激光雷达激光雷达主要是通过发射激光束，来探测目标的位置、速度等特征量。车载激光雷达普遍采用多个激光发射器和接收器，建立三维点云图，从而达到实时环境感知的目的。从当前车载激光雷达来看，机械式的多线束激光雷达是主流方案。激光雷达的优势在于其探测范围更广，探测精度更高。但是，激光雷达的缺点也很明显：在雨雪雾等极端天气下性能较

环境感知识别离不开激光雷达与毫米波雷达等传感器，激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。而毫米波雷达是指工作在毫米波波段探测的雷达。毫米波实质上就是电磁波。

当前环境感知中常见的传感器类型有三种，摄像头，激光雷达，毫米波雷达摄像头优点:因为它们能够测量颜色和光强度，拍摄的RGB图像有这丰富纹理和颜色信息，适合用于目标的分类以及分割。成本低廉，容易部署。

（参考：激光雷达和毫米波雷达的区别）二、毫米波雷达毫米波雷达工作在毫米波波段，通常工作频率为30~300GHz，波长为1~10mm。

随着自动驾驶技术的发展，作为其关键传感器之一的毫米波雷达，也得到了广泛关注。

导读：“自动驾驶是集感知、决策、交互于一体的技术环境感知能力作为自动驾驶的第一个环节，是车辆与环境交互的纽带通过“摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达”等各类传感器设备，感知环境的手段日趋多元化同时

IROS2019论文集全密码：juemIROS2019深度估计论文IROS的深度估计论文分为两种，一种是从传感器方面，比较突出的是对红外热成像相机与激光雷达、毫米波雷达结合为全天候深度估计提供了可能，另一方面对于深度估计网络和加入贝叶斯估计等方法

前言mmdetection3d没有提供radar数据的读取，仅实现了对于LiDAR和Camera的数据读取、处理，因此需要根据LiDAR的数据处理流程进行改进，创建一套适合于radar数据处理的流程，本次处理流程部分参考了FUTR3D提供的思路，并对其进行了部分改进。在开始之前，首先要知道关于mmdetection3d的如下说明：mmdetection3d的NuScenes数据集坐标系以LiDAR

导读：“自动驾驶是集感知、决策、交互于一体的技术环境感知能力作为自动驾驶的第一个环节，是车辆与环境交互的纽带通过“摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达”等各类传感器设备，感知环境的手段日趋多元化同时

毫米波雷达的发展趋势是智能+高分辨做好一款毫米波雷达本身是一个庞大的系统工程，所以我不可能会像标题那样面面俱到讲毫米波雷达的方方面面，我也没那本事，好吧，这篇文章主要和大家聊聊如何从算法及功能层面做好4D

一、算法流程沿用3D毫米波雷达的处理流程，4D雷达类似，如下图：其中核心区别在于目标聚类开始的一系列处理，后面将重点描述。二、4D毫米波雷达预处理预处理主要包括标定、坐标转换和动静分离。

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。

问题描述整理一个毫米波雷达人体姿态估计的数据集时，需要使用Python处理一个Excel中每个sheet的数据，但是遇到了下面的问题：Excel中的合并单元格无法正常读取如何遍历读取每一个sheet解决方案问题

一、对应的sample提取对应的radar文件nusc=NuScenes(version='v1.0-mini',dataroot='../data/nuscenes/',verbose=True)mysample=nusc.sample[10]#sampleprint(mysample)#nusc.render_sample_data(mysample['data']['RADAR_FRONT'

自动驾驶在复杂场景下的目标检测任务至关重要，而毫米波雷达和视觉融合是确保障碍物精准检测的主流解决方案。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。

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下一代毫米波雷达除了提供距离、方位和多普勒速度外，还会提供高度信息。在本文中，作者将PointPillars3D检测器应用于了3+1D雷达数据(1D指的是多普勒)。在消融实验中，作者比较了雷达高度信息

在应用方面，24GHz和77GHz依据各自性能特点，较为固定的在角雷达、侧面雷达和长距雷达上进行安装使用。

激光雷达在安全和监控应用中越来越受欢迎，并且由于具有高可靠性，远距离，厘米级精度以及对恶劣天气和光照条件不敏感等特性，轻松击败摄像头或毫米波雷达等同类产品。

近日，复睿智行在上海举办产品发布会，首次发布了自主研发的高性能4D毫米波雷达系列产品，以及以4D毫米波雷达与前融合算法为核心的融合感知方案，力图从基础感知出发，推动自动驾驶的商业化落地。高

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文章目录1.引言2.多传感器标定2.1标定场地2.2相机到相机2.2相机到多线激光雷达标定2.3相机到毫米波雷达标定2.4相机到IMU标定2.5论文总结3.数据层融合3.1融合的传统方法3.2深度学习方法