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车用毫米波雷达传感器ACC/ACC Stop&Go/(R)CTA/AP/AVP/AEB/AEB VRU/ALU/PCW/RPCW/FCW/RCW/LDW/BSD/LCA/PA/VEA应用

车用毫米波雷达传感器ACC/ACC Stop&Go/(R)CTA/AP/AVP/AEB/AEB VRU/ALU/PCW/RPCW/FCW/RCW/LDW/BSD/LCA/PA/VEA应用

车用毫米波雷达传感器ACC/ACC Stop&Go/(R)CTA/AP/AVP/AEB/AEB VRU/ALU/PCW/RPCW/FCW/RCW/LDW/BSD/LCA/PA/VEA应用

车用毫米波雷达传感器ACC/ACC Stop&Go/(R)CTA/AP/AVP/AEB/AEB VRU/ALU/PCW/RPCW/FCW/RCW/LDW/BSD/LCA/PA/VEA应用

车用毫米波雷达传感器ACC/ACC Stop&Go/(R)CTA/AP/AVP/AEB/AEB VRU/ALU/PCW/RPCW/FCW/RCW/LDW/BSD/LCA/PA/VEA应用

车用毫米波雷达传感器ACC/ACC Stop&Go/(R)CTA/AP/AVP/AEB/AEB VRU/ALU/PCW/RPCW/FCW/RCW/LDW/BSD/LCA/PA/VEA应用,智能网联汽车自动驾驶的前提是实时高精度和可靠的道路交通环境感知,传感器作为环境感知和控制系统的信息源、电子眼睛,是其中的重要组成部分,也是自动驾驶技术领域研究的核心内容之一。在智能网联汽车自动驾驶关键技术中,涉及的核心传感器包括毫米波雷达传感器、激光雷达、惯导、超声雷达、视频摄像机、红外线、汽车联网V2X通讯传感器等,其中汽车毫米波雷达传感器、在智能网联汽车和自动驾驶领域,激光雷达是当前的核心传感器。毫米波雷达探测距离远,精度高,具有全天候应用的优点,是当今主流驾驶辅助(ADAS)和自动驾驶系统中不可或缺的传感器。其探测距离远、精度高,且具有较高的空间分辨率和空间分辨率,但不具有全天候应用的特性。摄像机成本低,可在中距视野范围内观看,依赖像素的精度依赖于全天候应用。以汽车毫米波雷达传感器为基础,采用多通道固态激光雷达和摄像机的多源信息融合环境感知系统是当前业界的主流选择。


智能网联汽车的自动驾驶和主动安全技术智能网联汽车自动驾驶技术是以智能传感器为基础来感知道路交通状态和环境,利用高精度地图实现路径导航定位,将收集到的信息通过多源融合进行智能决策和路线规划,通过执行系统来实现路径跟踪和车辆控制,从而实现多工况、复杂路况下稳定、安全、可靠的自动驾驶。美国汽车工程师协会(SAE)制定了智能网联汽车自动驾驶分级标准,其中包括一级帮助、二级自动驾驶、三级自动驾驶、四级自动驾驶和五级完全自动驾驶。主动式安全系统是智能网联汽车自动驾驶技术的重要体现,用来预防事故的发生,减少碰撞前可能造成的伤害,70%的安全作业要求使用毫米波雷达传感器、激光雷达,像照相机这样的核心感应器,是自动驾驶技术的信息来源,就像智能网联汽车的眼睛,这是主动安全系统的关键技术保证。


就控制而言,ACC(自适应巡航控制系统)、ACCStop&Go(全新的带有停走功能的自适应巡航系统),(R)CTA(后方横向交通报警系统),AP(自动巡航)、AVP(自动代客泊车);AEB(自动紧急制动系统)、AEB VRU(弱势道路使用者自动紧急制动技术),ALU(主动车道控制技术);具有PCW/RPCW(前撞/防追尾警报系统),FCW/RCW(前/后端碰撞警报)LDW(车道偏离预警系统);在辅助方面,有BSD(盲点车辆识别系统)、LCA(车道辅助系统)、PA(泊车辅助系统),VEA(车辆出口辅助系统)。当前这些安全应用主要集中在毫米波雷达传感器上,未来将逐步在上述安全应用中引入激光雷达。将车载雷达用于自动驾驶环境感知系统的智能网联汽车的自动驾驶系统主要包括三个层次的内涵:环境感知、智能决策和车辆控制。在自动驾驶汽车体系结构中,环境感知起着“基石”的作用,它的性能好坏直接影响到整个汽车功能的实现,同时环境感知技术也是实现自动驾驶产业化的关键技术瓶颈。汽车环境感知系统主要是通过多种传感器来获取复杂路面环境的信息,主要包括毫米波雷达、固态激光雷达和摄像机。在智能网联汽车自动驾驶系统中,毫米波雷达传感器是应用为广泛的全天候核心传感器。


毫米波是指频率范围在30~300GHz范围内的电磁波,具有频率高、波长短、频带宽等特点。毫米波束窄,并且具有高精度的细节分辨率,相对于激光,其传播特性受气候影响小,具有全天候特性。实现微波的设备比传统微波更容易。超高速近程通讯、远星通讯、空间目标识别、准确跟踪、空间成像、弹道测量、导弹制导、智能网联汽车,舰船和飞机电源防撞、无人驾驶、电子对抗、天文望远镜、反恐安检、毫米波医疗等领域;具有广泛的用途。将毫米波雷达用于智能网联汽车测距和速度测量中,不受目标表面形貌、色彩和大气的影响,具有目标探测性能稳定的特点,不受雨、雪、雾等气候条件的干扰,具有良好的全天候环境适应性。毫米波雷达传感器可被用来探测目标。毫米波雷达发射FM连续波,经目标反射后接收到的回波频率与发射频率的变化规律一致,但存在时间间隔,利用这一微小时间差就可以计算出目标的距离。通过分析发射和反射信号的频差,利用多普勒效应原理,准确地测量了目标相对于雷达的运动速度,从而实现了侦测目标。在此基础上,提出了一种新的多目标检测跟踪算法,实现了高精度的分离和跟踪。毫米波雷达传感器在L1级、L2级和L3级自动驾驶系统中用于目标探测和目标分离,从而实现ADAS的各种主动安全应用,如图3所示。毫米波雷达可对目标进行高精度的探测和成像。77GHz毫米波雷达比24GHz的频带宽(可达4GHz),公分级的高精度、远距离探测距离(200米以上)、目标种类、形貌、细部的探测分析成为可能,在此基础上加上二维三坐标等信号处理算法,可实现目标距离、速度、角度、高度四维信息的采集;通过对三维目标进行探测和识别,实现了毫米波雷达成像。该技术将被安装到L4级和L5级自动驾驶系统中,实现毫米波雷达传感器的360度覆盖。

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