自动驾驶是汽车驾驶智能化发展的最终方向
毫米波雷达是其实现的重要方式
安智杰4D毫米波成像雷达
在实现强大功能的同时
有效保障车辆安全
也许这正是你一直寻找的!
为什么选择安智杰?
安智杰新一代毫米波4D成像雷达,采用先进的硅基CMOS射频前端集成芯片及多种级联模式,雷达信号与数据处理采用高速FPGA,全自主定义的并行流水架构,加高容量高速缓存,让高计算带宽、容量与高存储带宽、容量完美匹配,形成澎湃的运算能力;自主定义的UDP与MAC配合,支持1000Base-T1的点云吞吐,同时支持多通道CAN-FD目标集输出,在提升性价比的同时,更有效的提高了雷达采集信号能力,目标识别精准能力,可支撑高精度定位、地图重构、路径规划功能,充分满足L3以上高阶自动驾驶感知需求。
NO.1技术突破
01阵列综合技术
目前虚拟通道技术普遍存在虚警高的问题,为追求增大孔径而把阵列极度稀疏带来的模糊问题突出,让数据可信度大幅降低。
安智杰采用了先进的智能阵列综合算法,利用超算服务器综合迭代次数超千次,核心指标SLL达到-30 ~ -45dB,远超过ULA理论极限,实现更高动态范围,大幅降低虚警并解决弱目标淹没问题。
02恒虚警技术
传统的CA与OS类的恒虚警算法已经无法满足密集目标与杂波背景的检测,安智杰采用自主定义的自适应恒虚警检测算法,大幅提升密集目标检测能力,并有效的抑制杂波的边缘效应。
03超分技术
孔径受雷达尺寸制约导致波束宽度不够窄,利用超分技术进一步提升孔径以达到更高的角度分辨能力,安智杰采用了空间谱估计中抗多径能力最强的子空间拟合类算法,有效提高4~6倍角度分辨能力,辅以先进信源数估计算法,让DOA的能力大幅提升。
04目标跟踪技术
传统的跟踪技术存在目标和分辨能力的矛盾、目标丢失、航迹不稳定和断裂等现象,并受限于传统芯片的运算、存储资源,结合汽车场景的复杂度,跟踪的整体水平有限。安智杰结合车辆的机动性特点和雷达的RCS起伏效应,采用了先进的IMM-JIPDA与UKF技术,将传统的跟踪技术提升到新的高度。
05 AI技术
安智杰多年积累的深度学习网络自定义能力,配以完备的数据迭代工具链,植入CNN与Transformer,大幅提升了目标识别与场景分割能力。
NO.2 产品参数
安智杰4D成像雷达-FR56L |
|||
距离范围 |
0.2~300m |
距离分辨率 |
0.2m / 1m |
距离精度 |
±0.1m |
速度范围 |
-110m/s ~ +55m/s |
速度分辨率 |
0.11m/s |
速度精度 |
±0.1m/s |
方位向视角 |
±60° / ±9° |
方位向角度分辨率 |
0.7° |
方位向角度精度 |
±0.1° |
俯仰向视角 |
±15° |
俯仰向角度分辨率 |
1.4° |
俯仰向角度精度 |
0.2° |
最大目标跟踪数量 |
256 |
点云数量 |
>20480 P/S |
安智杰4D成像雷达-FR58L |
|||
距离范围 |
0.2~300m |
距离分辨率 |
0.2m / 1m |
距离精度 |
±0.1m |
速度范围 |
-110m/s ~ +55m/s |
速度分辨率 |
0.11m/s |
速度精度 |
±0.1m/s |
方位向视角 |
±60° / ±9° |
方位向角度分辨率 |
0.2° |
方位向角度精度 |
±0.1° |
俯仰向视角 |
±15° |
俯仰向角度分辨率 |
0.4° |
俯仰向角度精度 |
0.1° |
最大目标跟踪数量 |
512 |
点云数量 |
>40960 P/S |
满足客户多重驾驶需求
为客户带来安全可靠的智能驾驶体验
安智杰4D毫米波成像雷达在自动化驾驶的发展路上
为您助力与您同行!
来源:盖世汽车
作者:忻文
本文地址:https://www.d1ev.com/news/qiye/167397
以上内容转载自盖世汽车,目的在于传播更多信息,如有侵仅请联系admin#d1ev.com(#替换成@)删除,转载内容并不代表第一电动网(www.d1ev.com)立场。
文中图片源自互联网,如有侵权请联系admin#d1ev.com(#替换成@)删除。