高档名牌手表批发-原单手表专柜直供货源
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传统毫米波雷达在纵向测高能力上有所欠缺,可以理解为缺乏对垂直平面的“理解”能力。
因为该“理解”能力缺失,导致毫米波雷达“看不出”比如桥梁、路牌的高度,在它的“眼”里,这些静止的物体都会被视为在地面这一平面。基于这样的前提,如果不把他们反射的信号全部过滤掉,毫米波雷达无疑就会发出前方有障碍的错误预警,造成“幽灵刹车”。
但是,当桥梁、路牌下有静止车辆时,则可能会导致交通事故发生。
特斯拉曾经发生过几个撞向货车的事故,就是典型案例。其中,特斯拉的摄像头感知失效,无法识别出前方停下的货车。而毫米波雷达作为备用传感器,本应该识别出前方障碍物,并发出预警,但毫米波雷达也不起作用了。
因为静止货车的信息和那些信息杂糅在一起,前者也会被雷达的识别算法一并过滤掉。毫米波雷达识别出静止物体,但是却因此“无视”它的存在。这样,毫米波雷达隐身,摄像头又失效,自动驾驶汽车成了瞎子和聋子,最终撞上静止的货车。
2、 “模糊的X轴”
传统毫米波雷达另一个局限是横向分辨率低,可以理解为对水平平面的“理解”能力薄弱。
横向分辨率是指左右两个扫描的激光点形成的夹角,夹角度数越小,横向分辨率越高。如果和激光雷达相比,毫米波雷达的横向分辨率不具备优势。
比如,特斯拉过去出现的问题:前面一辆车停在马路旁边,可能有半个车身在车道上,这个时候特斯拉会因为毫米波雷达的横向分辨率不足,识别不出车辆而更容易撞上去。
关于这样的问题,特斯拉在佛罗里达州曾有两次事故,就是因为毫米波雷达不能测横向速度,造成识别不出前方车辆是移动的,最终导致车辆来不及刹车。
所以综合来看,传统毫米波雷达在“理解”垂直和水平平面时都分别存在不足,也决定了传统毫米波雷达很难去适应高阶自动驾驶感知系统的传感器。不过,近期活跃的4D成像雷达似乎让我们看到一些新的可能。
由量变到质变,4D成像雷达的两条路线4D成像雷达之所以出现,某种说法是激光雷达和摄像头亮眼表现的倒逼。自动驾驶对感知的要求提升,摄像头由200万像素升级到800万像素,半固态激光雷达开始加速上车。而最初的毫米波雷达,也同步地升级成了如今的4D成像毫米波雷达。
从近两年厂商们放出的demo或ppt来看,4D成像雷达的确在技术上解决传统毫米波雷达的一些重大缺点,并且放大了毫米波雷达的优势。今年上海车展参展的大陆、华为等,就是其中的代表厂商。

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