低速自动驾驶

 

 

 

激光雷达传感器,即LiDAR,因其分辨率高、感知信息丰富、优于视觉传感器的抗干扰能力等特点,被广泛应用于当前的自动驾驶车辆上,但激光雷达要规模应用还存在着比较多的制约因素:

 

►  成本高昂,目前达到一定线束的激光雷达的硬件和维护成本都很高,难以满足量产的要求。

►  检测性能容易受到雨、雪、雾、扬尘的影响,另外雨点、地面上的积水或者溅起来的水花都可能引发噪点。

►  数据量过大,因此对于车载处理器的运算能力要求比较高。

 

 

高分辨率4D点云成像毫米波雷达可以提供类似激光雷达的能力,可实现对于静止、移动目标的精细感知和目标识别分类,同时具备毫米波特有的全天候、测速准、成本低、车规级的优势,是低速自动驾驶系统的理想感知手段

 

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点云成像毫米波雷达用于园区停车场环境实时成像效果,可清晰区分不同静止车辆的轮廓,再结合AI后处理算法,可重新构建障碍物的 3D 形状和速度,并在地图上进行追踪、定位和分类。

 

4D成像是指雷达能够提供目标距离(Range)、方位角(Azimuth)、仰角(Elevation),以及速度(Velocity)的四个维度的信息

毫米波雷达4D点云成像