自動駕駛之心多傳感器融合:毫米波雷達和視覺融合感知全棧教程(深度學習+傳統(tǒng)方式)
毫米波雷達
根據(jù)公式:光速 = 波長 * 頻率,頻率更高的毫米波雷達,其波長越短。波長越短,意味著分辨率越高;而分辨率越高,意味著在距離、速度、角度上的測量精度更高。因此79GHz的毫米波雷達必然是未來的發(fā)展趨勢。
毫米波雷達相比于激光有更強的穿透性,能夠輕松地穿透保險杠上的塑料,因此常被安裝在汽車的保險杠內(nèi)。這也是為什么很多具備ACC(自適應(yīng)巡航)的車上明明有毫米波雷達,卻很難從外觀上發(fā)現(xiàn)它們的原因。
應(yīng)用在自動駕駛領(lǐng)域的毫米波雷達主要有3個頻段,分別是24GHz,77GHz和79GHz。不同頻段的毫米波雷達有著不同的性能和成本。
由于毫米波的測速原理是基于多普勒效應(yīng),因此與激光的笛卡爾(XYZ)坐標系不同,毫米波雷達的原始數(shù)據(jù)是基于距離+角度的極坐標系。當然,兩種坐標系可以根據(jù)三角函數(shù)相互轉(zhuǎn)換。
毫米波雷達發(fā)射的電磁會穿透自車的前保險杠和目標汽車的后保險杠,但是無法穿透目標汽車底盤的金屬,因此在遇到金屬這類毫米波雷達無法穿透的物體時,電磁波就會返回。
障礙物與自車的徑向相對速度。由于多普勒效應(yīng)的原理,雷達的測量中只能提供極坐標系下的徑向速度,切向速度的測量置信度很低,因此雷達并不會提供障礙物的切向速度。(徑向速度方向指的是自車毫米波和目標車輛的連線方向吧)
毫米波雷達的數(shù)據(jù)只能提供距離和角度信息,不能像激光雷達那樣提供高度信息。沒有高度信息的障礙物點會給技術(shù)開發(fā)帶來很多挑戰(zhàn)。
毫米波看生物體效果很差。 有人提到3D毫米波雷達,那個東西為了保證數(shù)據(jù)連續(xù)得上相控陣,成本直線上漲。
實際開發(fā)的過程中,在自動駕駛領(lǐng)域應(yīng)用毫米波雷達有一下三點挑戰(zhàn):
挑戰(zhàn)1:數(shù)據(jù)穩(wěn)定性差
很明顯…看到這樣(亂且不穩(wěn)定)的數(shù)據(jù),工程師也表示很絕望。數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定性對后續(xù)的軟件算法提出了較高的要求。
挑戰(zhàn)2:對金屬敏感
由于毫米波雷達發(fā)出的電磁波對金屬極為敏感,在實際測試過程中會發(fā)現(xiàn)近處路面上突然出現(xiàn)的釘子、遠距離外的金屬廣告牌都會被認為是障礙物。一旦車輛高速行駛,被這些突然跳出的障礙物干擾時,會導致剎車不斷,導致汽車的舒適性下降。
挑戰(zhàn)3:高度信息缺失
毫米波雷達的數(shù)據(jù)只能提供距離和角度信息,不能像激光雷達那樣提供高度信息。沒有高度信息的障礙物點會給技術(shù)開發(fā)帶來很多挑戰(zhàn)。