最近几年有个现象,智能驾驶一旦出了事故,锅就喜欢往毫米波雷达扔,不论是AEB主动安全没管用,还是领航辅助驾驶翻了车,最后都是毫米波雷达默默扛下了所有。
这一方面说明,毫米波雷达对智驾而言很重要,肩负了不可或缺的重任,另一方面也说明,目前市面上的毫米波雷达在性能上确实还不太够用。
而这和毫米波雷达的原理有关。
毫米波雷达主要功能是测距和测速,通过把波发射出去,然后接收回波,根据波的飞行时间计算相对距离,同时依靠多普勒效应来测目标移动速度(原理类似于听货车的声音,大致能感受到火车驶向的方向和速度)
这就意味着,相对于激光雷达而言,毫米波雷达在知道障碍物相对自己的准确位置上,能力差了点,也就是分辨率比较低。
如果相信毫米波雷达的数据来做智驾,车辆就会寸步难行,因为路上处处都是障碍物,有天上的指示牌、龙门架,还有路边的水泥墩和栏杆,路上的车和行人等,毫米波雷达给过来的方位信息是较为模糊的,所以一般毫米波雷达都需要和视觉摄像头配合使用。
![](http://dingyue.ws.126.net/2024/0715/2fe1c9e5j00sgntgb00g3d000t600mrp.jpg)
之前毫米波雷达背的锅多数都是因为漏识别,这是因为很多视觉为主的智能驾驶系统,普遍都是依靠毫米波雷达来测距测速,而对于车道线以及行驶路径正前方的目标方位,则是依靠视觉摄像头的配合完成的。相当于摄像头告诉正前方有个事故车,毫米波雷达就定向读取正前方目标的相对距离和速度。
而视觉分辨前方是否有障碍物,则主要依靠深度学习,定向学习目标的特征,然后根据这些学会的特征来判断障碍物的类型。这样一来,如果正前方的目标算法没学习过,目标没被认出来,就算毫米波雷达给出了数据,也会被当做栏杆等对行驶路径不造成干扰的物体给忽略掉。
如此来看,如果毫米波雷达能提供更高的分辨率,对障碍物的方位判断误差更低,那智驾的安全性就能大幅提升了。实际上多数毫米波雷达厂商也在朝着这个方向努力。
![](http://dingyue.ws.126.net/2024/0715/77dc2b10j00sgntgd008rd001ba00zgp.jpg)
目前已有的成果是大陆的第六代毫米波雷达,检测距离和分辨率都大幅提升,车辆的探测距离可以达到280米,角精度可以达到0.13°,甚至可以和激光雷达已有输出高精度点云数据。
![](http://dingyue.ws.126.net/2024/0715/dc9eea15j00sgntgg005xd001bf00zkp.jpg)
如果是加上4D毫米波雷达,甚至可以输出高度信息,如此一来仅仅依靠视觉和毫米波雷达,就能实现对动静态障碍物的分离,输出前方路径的高精度距离和速度数据了。
而且由于精度上来了,和视觉算法一样,毫米波雷达也可以借助深度学习来区分不同的场景和障碍物,通过对不同目标不同场景反波的特征学习,能够让这款毫米波雷达和视觉一样具备持续迭代优化的能力,为智驾决策提供更多数据。
此外,基于这个特征,激光雷达的数据也可以配合视觉数据,来做端到端大模型的训练,数据越丰富,数据质量越高,训练出来的大模型在安全性上也会有更好的表现。
解决了“分不清”的短板,毫米波雷达就不用再替智驾漏识别背锅了,剩下的都是优点。
例如由于波的特性,和激光雷达不同,毫米波雷达可以读到被遮挡物体的反波,这让车辆能更早检测到鬼探头场景下的行人或非机动车,提前预判提前做出响应。再比如前车的前车急刹车,我们的车也能读到数据,提前做出变道避免事故或急刹车。
此外激光雷达在雨天受损严重的问题,对毫米波雷达而言是基本不存在的,所以毫米波雷达甚至可以作为激光雷达在雨雪天气下的有力补充,也就是说有了毫米波雷达,感知系统才能具备全天候的能力。
近几年智能驾驶突飞猛进,传感器也在逐步精简,特别是毫米波雷达,很多车型从5颗降到3颗再到1颗,但是反观欧美市场的车型,反而是在做加法,很多新车甚至装配5到9颗毫米波雷达。
智驾是一个长久的事,安全必须是第一考虑要素,在这个过程中,毫米波雷达厂商已经努力在提升参数性能,修补曾经出现的问题了,希望车企也能更负责一些,降本的同时,多问问自己,少了这个传感器,真的对安全没有任何影响么?智驾的锅,不该毫米波雷达来背
最近几年有个现象,智能驾驶一旦出了事故,锅就喜欢往毫米波雷达扔,不论是AEB主动安全没管用,还是领航辅助驾驶翻了车,最后都是毫米波雷达默默扛下了所有。
这一方面说明,毫米波雷达对智驾而言很重要,肩负了不可或缺的重任,另一方面也说明,目前市面上的毫米波雷达在性能上确实还不太够用。
而这和毫米波雷达的原理有关。
毫米波雷达主要功能是测距和测速,通过把波发射出去,然后接收回波,根据波的飞行时间计算相对距离,同时依靠多普勒效应来测目标移动速度(原理类似于听货车的声音,大致能感受到火车驶向的方向和速度)
这就意味着,相对于激光雷达而言,毫米波雷达在知道障碍物相对自己的准确位置上,能力差了点,也就是分辨率比较低。
如果相信毫米波雷达的数据来做智驾,车辆就会寸步难行,因为路上处处都是障碍物,有天上的指示牌、龙门架,还有路边的水泥墩和栏杆,路上的车和行人等,毫米波雷达给过来的方位信息是较为模糊的,所以一般毫米波雷达都需要和视觉摄像头配合使用。
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之前毫米波雷达背的锅多数都是因为漏识别,这是因为很多视觉为主的智能驾驶系统,普遍都是依靠毫米波雷达来测距测速,而对于车道线以及行驶路径正前方的目标方位,则是依靠视觉摄像头的配合完成的。相当于摄像头告诉正前方有个事故车,毫米波雷达就定向读取正前方目标的相对距离和速度。
而视觉分辨前方是否有障碍物,则主要依靠深度学习,定向学习目标的特征,然后根据这些学会的特征来判断障碍物的类型。这样一来,如果正前方的目标算法没学习过,目标没被认出来,就算毫米波雷达给出了数据,也会被当做栏杆等对行驶路径不造成干扰的物体给忽略掉。
如此来看,如果毫米波雷达能提供更高的分辨率,对障碍物的方位判断误差更低,那智驾的安全性就能大幅提升了。实际上多数毫米波雷达厂商也在朝着这个方向努力。
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目前已有的成果是大陆的第六代毫米波雷达,检测距离和分辨率都大幅提升,车辆的探测距离可以达到280米,角精度可以达到0.13°,甚至可以和激光雷达已有输出高精度点云数据。
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如果是加上4D毫米波雷达,甚至可以输出高度信息,如此一来仅仅依靠视觉和毫米波雷达,就能实现对动静态障碍物的分离,输出前方路径的高精度距离和速度数据了。
而且由于精度上来了,和视觉算法一样,毫米波雷达也可以借助深度学习来区分不同的场景和障碍物,通过对不同目标不同场景反波的特征学习,能够让这款毫米波雷达和视觉一样具备持续迭代优化的能力,为智驾决策提供更多数据。
此外,基于这个特征,激光雷达的数据也可以配合视觉数据,来做端到端大模型的训练,数据越丰富,数据质量越高,训练出来的大模型在安全性上也会有更好的表现。
解决了“分不清”的短板,毫米波雷达就不用再替智驾漏识别背锅了,剩下的都是优点。
例如由于波的特性,和激光雷达不同,毫米波雷达可以读到被遮挡物体的反波,这让车辆能更早检测到鬼探头场景下的行人或非机动车,提前预判提前做出响应。再比如前车的前车急刹车,我们的车也能读到数据,提前做出变道避免事故或急刹车。
此外激光雷达在雨天受损严重的问题,对毫米波雷达而言是基本不存在的,所以毫米波雷达甚至可以作为激光雷达在雨雪天气下的有力补充,也就是说有了毫米波雷达,感知系统才能具备全天候的能力。
近几年智能驾驶突飞猛进,传感器也在逐步精简,特别是毫米波雷达,很多车型从5颗降到3颗再到1颗,但是反观欧美市场的车型,反而是在做加法,很多新车甚至装配5到9颗毫米波雷达。
智驾是一个长久的事,安全必须是第一考虑要素,在这个过程中,毫米波雷达厂商已经努力在提升参数性能,修补曾经出现的问题了,希望车企也能更负责一些,降本的同时,多问问自己,少了这个传感器,真的对安全没有任何影响么?
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