《毫米波雷达系统确保驾驶员在道路上的安全》

  • 来源专题:新一代信息技术
  • 编译者: 张卓然
  • 发布时间:2023-04-19
  • 这家初创公司的传感器检查生命体征,以检测驾驶障碍

    一种新的传感器可以帮助减少因驾驶障碍而导致的事故数量,可以保护留在热车里的儿童。由初创公司Pontosense开发的无线智能传感毫米波雷达系统,监测车辆乘客的生命体征,可以检测车内乘客的生存状态及其所坐位置。

    WISe系统测量驾驶员的生命体征,包括心率和呼吸,以检测疲劳和可能的医疗紧急情况。WISe发出的信号波长足够短,可以测量人体呼吸和脉搏的微小变化。然后通过人工智能(AI)算法对信号回波进行分析。

    这家初创公司的联合创始人、首席执行官亚历克斯·S·齐表示:“人们迫切需要这种技术。”最近一项关于机动车事故原因的研究发现,疲劳和医疗紧急情况是最主要的原因。

    齐表示,WISe是市场上第一个用于汽车行业的毫米波无线传感器。他说,该系统预计将在不久的将来安装在几种车型上。

  • 原文来源:https://spectrum.ieee.org/millimeter-wave-radar-system-cars
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  • 《Velodyne激光雷达新品公布 满足5级自动驾驶需求》

    • 来源专题:光电情报网信息监测服务平台
    • 编译者:husisi
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    • 11月30日,Velodyne公布其公司的最新产品VLS-128的详细信息。 这是目前为止Velodyne公司研发的最强大激光雷达,射程达到其前身的两倍,分辨率达到之前的三倍。 Velodyne的首席技术官Anand Gopalan表示,产品的设计和制造是为了满足5级完全自动驾驶需求。这意味着,在任何情况下,它的性能都要可以与人类相媲美,甚至超过人类。VLS-128的有效距离长达300米的范围,能为自动驾驶系统提供难以置信的细节分辨,并且缩短做决定的时间。 Velodyne目前是自动驾驶汽车激光传感器领先的制造商之一。VLS-128的探测距离再次升级,仍然以旋转扫描的方式工作,获得360°的水平环形视场。而其垂直方向的探测视角则为40°,并且采取了中间密集两头稀疏的排列方案,以在关键的探测区域获得更高的垂直角分辨率——0.17°(若均匀排列则为0.31°)。简单来说,就是像素更密,分辨得更清楚。这样的好处是,配合相关算法,能够在更远的距离就分辨出更小的障碍物或者行人。 激光雷达是无人驾驶的“眼睛” 激光雷达目前被广泛运用在各个领域,可以说是如火如荼。众多的汽车,机器人,测绘等众多行业都有应用。和摄像头这类的被动传感器相比,激光雷达可以主动探测周围环境。因为激光光束更加聚拢,所以比毫米波雷达拥有更高的探测精度。在自动驾驶汽车行驶过程中,激光雷达可以对周围环境实时3D建模。而且配合高精度地图运用激光SLAM帮助自动驾驶汽车定位,比单用GPS和惯导要更加精准一些。 对于自动驾驶汽车而言,传感器激光雷达可以说是无人驾驶汽车的 “眼睛”。这种激光扫描仪,可以360度全方位地查看车辆周围发生的情况。举个例子,假设在我们面前远处有一个小小的黑色物体,无论是一张纸,一只蝴蝶还是一些轮胎碎片?自动驾驶车辆需要能够快速地看到这个物体,并迅速地作出判断,到底是要刹车还是变道,然后及时地反馈给系统,采取相应的措施。以一般上路车辆每小时70英里的速度行驶,留给车辆判断的时间其实是很少的,这就要求对激光雷达的识别速度非常高。 远距离的识别能力对自动驾驶来说是至关重要的,没有它的话无人车只能在低时速状态下运行。如果能在200米的距离就识别出行人,那么在100公里时速之下,无人车也有超过6秒的时间完成驾驶决策到汽车刹停整个过程。这样高线束的激光雷达将显著提升无人车在高速状态的安全性。目前,在没有封闭道路场景下,各个自动驾驶公司的无人车运行速度都未超过50英里。 当前激光雷达市场分析:竞争激烈 ,商业化有待进一步努力 就目前的激光雷达市场来说,竞争可以说是相当激烈了。在上个月,NVIDIA宣称其电脑视觉系统已经准备好进入5级自动驾驶,英特尔也有类似的声音,也曾向媒体展示过他们的最新系统在路上看到和识别物体的能力。一些汽车制造商正在研发自己的激光雷达,甚至大多数汽车制造商正在转像Velodyne这样的供应商,希望建立自己的无人驾驶的汽车服务,与Waymo和Uber这样的公司竞争。 在此前举办的底特律车展上,由前谷歌无人驾驶分部剥离出来的Waymo宣布,已将激光雷达的成本下降了90%以上。Waymo在7年前也已经开始花费重金持续在激光雷达技术上投入,目前已经有了母公司谷歌的地图资源,如果能同时掌握了激光雷达这个至关重要的传感器,在此基础上研究自动驾驶系统,那么它的竞争力可以说是上升好几个级别。但是由于原本的价格就很高,所以就算是下降90%,目前也很难满足激光雷达商业化的需求。 激光雷达价格很高主要是因为繁琐的手工组装和调教阶段。目前Velodyne的生产线已经引入机械臂,在降低人工成本的同时,也大大地增加了产品的生产效率。加上技术上的突破,可以说现在激光雷达的成本已经在大幅度地降低。标杆归标杆,但距离真正的应用还有待进一步努力。对于许多整车制造企业来说,当下棘手的需求仍然是价格便宜、性能适中的激光雷达,以帮助实现L3及以下的自动驾驶功能。因此,竞争市场最激烈的,仍然是低线束(64线以下)的激光雷达,降低成本问题是关键。对于Velodyne的竞争对手来说, Velodyne车规级的128线激光雷达要到2021年才会推出,依然有抢占市场的机会。 小结 无人驾驶的浪潮滚滚而来,全球各大自动驾驶、无人驾驶研发公司都选择使用激光雷达。作为车辆的核心探测设备,不断地实现激光雷达的技术突破,我们离无人驾驶的美好出行梦想也将不再遥远!激光雷达现有的高昂售价,使得自动驾驶汽车距离量产还有些距离。除了Velodyne、IBEO、硅谷新锐Quanergy 、Waymo这样的一些国外雷达供应商之外,近几年来,国内思岚科技、大族激光、巨星科技这样的一些企业也开始崛起,相比较而言,在多线激光雷达上或许我们可以做出更多的努力。
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    • 来源专题:光电情报网信息监测服务平台
    • 编译者:husisi
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    • 世界各地的自动汽车研究投入了大量的时间和研究。麻省理工学院已经宣布,它正在研究一种系统,该系统可以使在雨雪中驾驶的自动汽车受益。该小组开发的新系统使用一种叫做探地雷达的现有技术,将电磁脉冲发送到地下。 麻省理工学院的系统被称为局部探地雷达,它会创建一张地图,供汽车稍后返回同一块土地时使用。该系统可以将波发射到地面,并可以量化地面中的特定元素以创建指纹。然后,这些数据可用于识别汽车的未来位置。 该功能的目的是允许在冰雪覆盖的道路上或在大雨时导航。有了这些信息,这辆车就不需要摄像头或激光就能自动运行了。在测试中,研究小组发现,在下雪的情况下,导航系统的平均误差范围与晴朗天气下使用时相比约为1英寸。 测试中使用的自动驾驶汽车能够在六个多月的时间里运行,而这个团队永远不需要插手驾驶。该小组在一条封闭的县道上低速测试了这辆车。研究人员说,这个系统很容易扩展到高速公路和其他道路。 麻省理工学院这套系统代表着自动驾驶开发者第一次部署了探地雷达。这项技术之前主要用于建筑规划、地雷探测和月球探测。这套系统无法独立运行,因为它看不到地面上的东西。它需要与激光雷达和视觉系统配对使用。