无人驾驶毫米波雷达传感器技术低速无人驾驶方案限定场景，伴随着汽车电子技术的飞速发展，汽车保有量逐年增加，汽车智能化、网络化已经成为一种趋势，国家加大了无人驾驶技术的政策支持，汽车业正在加大无人驾驶技术的研发投入，无人驾驶技术的发展将成为汽车产业发展的一个重要方向，本文将对无人驾驶技术的限定场景进行简要分析。
无人自动驾驶技术
无人机技术涉及自动控制技术和架构，将人工智能、视觉计算、毫米波雷达传感器等技术结合在一起，并非简单地开汽车。UAV是一种技术研发的成功，将促进科技进步和社会经济的发展。近年来，世界上许多国家都在研究和开发无人驾驶技术，并且许多国家也还初步使用过，比如电影、无人驾驶技术作为道具出现，英国已有部分飞机场提供无人驾驶汽车，而更多的是专门用于无人驾驶汽车的道路，还有快车道等。但目前尚未开发出适用于不同场景的自动驾驶汽车的技术。但是无人驾驶汽车并未纳入城市交通指挥中心网，限定场景低速无人驾驶技术有待不断完善，做到选择佳路线，有效避免拥堵。
环境感知的限定场景
在限定场景中，无人驾驶汽车主要通过感知传感器来检测车辆是否有车道偏离，场景下对道路障碍物的识别，以及红色路灯等各种环境信息及时传输给汽车驾驶系统，在对行车数据进行处理后，对驾驶车辆进行实时响应，限定无人驾驶汽车外部环境感知技术主要是对运动控制、路径规划和导航定位技术等进行研究，采用的感知方法主要是激光雷达传感，摄像机采集技术，毫米波雷达传感器感应技术，超声波传感器等。
1、毫米波雷达传感器技术
毫米波雷达传感技术是调频连续波模式和脉冲模式，工作频率在30-300GHz，具有良好的穿透力和指向性。
2、激光雷达传感器技术
在激光雷达传感技术中，还包括单线激光雷达、多线激光雷达两种，其中激光雷达传感技术主要用于远距离测量，单线激光雷达是一束激光扫描区域，再根据扫描器与区域各点的相对位置来测量它们的相对位置。多线式激光雷达则是将两束或更多激光发射到地面上，其测角分别为26.8°和360度。由于激光雷达技术抗干扰能力强、测量精度高、实时性好，所以广泛应用于跟踪、动态障碍分类、道边检测、障碍物检测等领域。为此，本论文以低速度无人驾驶技术方案为依据，建议采用单线激光雷达、多线激光雷达相结合的方式进行无人驾驶汽车的导路设计和障碍检测。
3、照相机彩色图像技术
在一般情况下，可以分为全景相机、单目相机和双目相机三种获取色彩信息。
4、超声传感技术
超声传感技术广泛应用于对大气衰减大、距离信息不正确、距离信息不正确、距离短等要求较低的地区，广泛应用于近距离障碍物探测。
无人驾驶汽车限定场景技术方案
1、无人驾驶车辆技术方案
主要研究传感器标定、结构化道路探测、场景目标定位限定。感应器的校准在无人驾驶技术中，传感器校准是在车体与激光雷达之间进行刚性连接，以保持位移和姿态不变，可以将激光雷达坐标转换成车体坐标系。
2、结构性道路检测
建筑道路检测主要分为直道检测、弯道检测、复杂环境预处理三种，道道路径划分为非道路类的车道线，直道检测主要采用车线道边缘曲线和车道线边缘点搜索，通过直线拟合，检测流程如下图，弯道检测用来判断弯道方向，确定曲率半径信息，可以通过建立弯道模型来提取像素点，对通道模型进行拟合。对于光照不均，一般采用复杂环境预处理。
3、限定场景中的目标探测
在特定场景中，目标检测主要包括行人检测、车辆检测和红绿灯检测。人性检测通过毫米波雷达传感器技术数据获得检测区域，再利用特征进行提取，形成人体特征。采用行人检测算法处理图像数据。汽车检测主要采用雷达技术，通过模板匹配和形状匹配检测区域，经过算法分析，实现车辆检测。红绿灯检测是一种利用彩色视觉交通灯识别方法来检测交通灯。