雷達
關注創建者：楊詩晗 創建時間：2015-07-14
雷達的視頻教程
自動駕駛感知仿真與驗證之毫米波雷達
適用人群：自動駕駛相關（汽車整車廠，傳感器供應商等）行業人士 無人駕駛雷達天線設計流程與場景動態模擬【已結束】 直播時間：2019-12-19 20:00 如今，無人駕駛/自動駕駛正在迅速發展，在自動駕駛中最關鍵的雷達感知領域涉及多種雷達形式，如激光雷達、攝像頭、微波雷達等。
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HFSS技術突破與應用場景更新——雷達天線與系統
會議簡介： 此次會議講解HFSS在雷達天線與系統行業的某些典型應用場景下的突破性技術，比如基于3D Component技術實現更靈活更快速的大型陣列天線仿真，最新的網格融合技術大幅提升復雜跨尺度問題的網格剖分效率，應用場路協同仿真技術更準確評估射頻電路和天線的系統性能，以及對雷達天線罩問題進行多物理場仿真分析等，這些更新的仿真技術能解決傳統設計過程中面臨的巨大挑戰，幫助用戶更高效完成創新性產品研發
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仿真技術之自動駕駛感知視界-ANSYS傳感器仿真（攝像頭和激光雷達）
ANSYS自動駕駛系列Webinar，結合自動駕駛系統的研發講述ANSYS工具如何助力自動駕駛的開發驗證，本期重點為ANSYS自動駕駛解決方案之傳感器仿真（攝像頭和激光雷達）。
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雷達的實例教程
另外該雷達在分辨率和點云密度上也極有優勢，是目前所見的線數最高的混合固態激光雷達，可以說一個就夠用了。
可變焦"凝視"
一般的混合固態雷達只有一維的掃描結構，而AION LX即將搭載的RoboSense (速騰聚創) 激光雷達采用了二維的MEMS智能芯片掃描架構。正是因為有了二維MEMS結構，AION LX可以實現智能“凝視”功能：當車輛高速行駛時，動態提高激光雷達的垂直分辨率，讓系統更早發現遠處障礙物；在城區低速行駛時，動態提高刷新幀率，幫助系統更快響應周圍車輛、電動車、行人等障礙物的動態變化。這種根據駕駛場景調節掃描的方式，讓車輛的適應性更強，不過目前廣汽埃安官方并未公布新車將會使用幾顆雷達。
目前最強純固態激光雷達
FF91將搭載由老牌激光雷達廠家Velodyne Lidar 的Velarray H800 激光雷達，是真正沒有移動機械結構的純固態雷達。Velodyne這家公司是以前是專業做音響的，機緣巧合在2005年開始研發激光雷達，是最早涉足車用激光雷達的廠家之一，于2007就推出了64線的激光雷達，2010年時谷歌公司的早期無人駕駛汽車裝載的雷達的也是由Velodyne提供的。
這款Velarray H800 激光雷達的特點是使用了微激光雷達陣列架構（MLA），就是前文提到的雷達陣列。和AION LX搭載的RoboSense 雷達類似也具備可動態調控的幀速率和分辨率的功能，適應性更強。該雷達是目前車載領域的最強，當然價格也不菲。
總結
車載激光雷達從最早的機械掃描結構，進化到了混合固態結構和更加先進的全固態結構。
展開 把激光雷達配置在前方位置在外觀設計和散熱方面的難度會低很多。但因其位置偏低，存在著容易受到地面沙石、水的飛濺和污染，甚至破壞的風險。一旦發生碰撞和損壞，更換成本會很高（激光雷達數量越多，硬件成本也會越高）。
▲圖4激光雷達的3個布置
激光雷達還可以像小鵬P5安裝方式是在前方左右兩側，兩顆激光雷達裝于前側左右保險杠處，還需要注意兩邊激光雷達的角度布置，解決近距離盲區和十字路口AEB工況的問題。激光雷達的安裝位置需要考慮到以下幾個方面：
●外觀：牛角確實不太好看
●散熱
●碰撞保護
●表面防污
●設備干涉
●盡可能小的盲區
●成本
從我們來看，一款好的產品需要考慮車身ID設計、車身外觀和功能定義，并兼顧激光雷達的位置選定。而激光雷達的布設方案設計的出發點，應該是是否滿足功能場景的需求與工程落地之間的平衡點。
▲圖5.激光雷達也要卷
小結：隨著激光雷達的成本下降和用量快速上揚，這一波感知方向傳感器的探索還是確定在快速增長的。
展開 作者 | ouster（翻譯:仿佛若有光）
來源 | CV技術指南
前言：
本文源自ouster(一家激光雷達公司)的博客，以往激光雷達和相機都是作為單獨的傳感器，在算法上對各自的數據做融合。這家公司開發了數字激光雷達OS1，在硬件上實現了對相機和激光雷達的融合。
OS1 模糊了激光雷達和相機之間的界限
三年前我們開始開發 OS1 (中距激光雷達)時，很明顯，針對相機的深度學習研究已經超過了激光雷達研究。激光雷達數據具有令人難以置信的優勢——豐富的空間信息和與光照無關的傳感等等——但它缺乏相機圖像的原始分辨率和高效的陣列結構，而且 3D 點云仍然更難以在神經網絡中編碼或使用硬件進行處理加速度。
考慮到兩種傳感模式之間的權衡，我們從一開始就著手將激光雷達和相機的最佳方面整合到一個設備中。今天，我們將發布固件升級和更新我們的開源驅動程序，以實現這一目標。OS1 現在無需攝像頭即可實時輸出固定分辨率的深度圖像、信號圖像和環境圖像。數據層在空間上完全相關，具有零時間不匹配或快門效應，并且具有每像素 16 位和線性照片響應。一探究竟：
從 OS1 輸出的同步實時圖像層。
您從上到下看到的是環境、強度、范圍和點云數據 - 全部來自我們的激光雷達。
請注意，環境圖像捕獲了多云的天空以及樹木和車輛的陰影。
OS1 的光學系統具有比大多數數碼單反相機更大的光圈，而且我們開發的光子計數 ASIC 具有極低的光敏度，因此即使在弱光條件下我們也能夠收集環境圖像。OS1 捕獲近紅外信號和環境數據，因此數據與同一場景的可見光圖像非常相似，這使數據看起來很自然，并且很有可能為相機開發的算法很好地轉化為數據。
展開 汽車自動駕駛系統通常可分為感知層、決策層、執行層，以激光雷達、攝像頭為代表的傳感器是自動駕駛感知層不可或缺的組成部分，但在傳感器整車集成方面，主機廠卻面臨著幾大痛點：
· 固定且外凸的激光雷達會給造型的美觀程度以及整車空氣動力學設計帶來很大的挑戰
· 復雜惡劣天氣環境下，激光雷達鏡面容易因受干擾而無法在最佳狀態下運行
· 激光雷達做為高單價傳感器存在較大的被盜風險
經緯恒潤自主研發的激光雷達集成系統可以為傳感器集成提供智能化的解決方案，是自動駕駛技術的重要組成部分。經緯恒潤激光雷達集成系統包含激光雷達收納機構和激光雷達清洗系統，整套系統可以實現激光雷達自動隱藏、展開，同時具備鏡面自動清洗功能。采用該套系統，可以：
· 提升車輛的整體造型美觀度
· 提升整車空氣動力學性能
· 滿足激光雷達全天候的使用場景要求
· 非工作狀態下有效保護傳感器
激光雷達集成系統
經緯恒潤激光雷達集成系統目前已配套路特斯旗下的多款車型，其中Eletre已開啟預售，將于今年下半年在武漢智能工廠實現投產，首批車型預計2023年開始交付。
路特斯Eletre
經緯恒潤智能駕駛產品線涵蓋環境感知系統、決策規劃系統和控制執行系統，具備向上集成完整智能駕駛方案的軟硬件產品基礎，是目前國內少數能夠實現覆蓋智能駕駛電子產品、研發服務及解決方案、高級別智能駕駛整體解決方案，能夠提供智能駕駛全棧式解決方案的供應商。未來，經緯恒潤將緊跟汽車行業發展大勢，堅持自主創新，努力為國內外客戶提供優質的產品和服務，為汽車行業的發展貢獻自己的一份力量！
展開 一、背景概述
隨著ADAS產業和無人駕駛行業的快速發展，毫米波雷達作為智能汽車核心傳感器之一，在推動自動駕駛、主動安全和無人駕駛過程中發揮著不可或缺的作用，同時毫米波雷達也在農業、民航、安防、邊防、軍事、醫療等領域存在著廣泛用途，是物聯網時代極其重要的基礎器件。根據相關信息統計，未來僅僅智能汽車領域的毫米波雷達年出貨數量將達到2億臺/年，產值達數十億美元。為此，毫米波雷達成為世界發達國家、資本和產業關注的領域，紛紛投入巨資開展毫米波雷達的創新和應用工作。
但是在毫米波雷達應用過程中，大量的整車和零部件產商發現毫米波雷達在同頻、鄰頻工作時，存在著不同程度的干擾和串擾等電磁兼容性問題。部分研究試驗甚至發現在飽和使用的條件下，嚴重的干擾甚至導致毫米波雷達的功能性能嚴重衰減，無法有效感知外部環境，對車輛、行人安全造成嚴重影響，因此世界各國和相關國際技術組織關注毫米波雷達的干擾串擾問題，并采取各種積極手段以保證毫米波雷達的安全可靠使用。
在歐洲，汽車雷達傳感器的輸出功率由歐洲電子通訊委員會（ECC）指定，基于ECC（04）03 決議授權“頻段77 至81 GHz 至被指定用于汽車短程雷達”，歐洲郵電電信管理局（CEPT）指定了79 GHz 頻段用于不受干擾和保護的短程雷達（SRR）設備。而且，平均功率密度限定為-3 dBm / MHz EIRP，峰值功率密度限制為55 dBm EIRP，并且SRR 設備產生的車外平均功率密度不得超過 –9 dBm / MHz EIRP。
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雷達的最新內容
衍射勻光器可用于實現光源均勻化，并將較窄的光束傳播到更廣泛的角度范圍內，而不受傳統折射光學元件的限制，其應用包括：機器視覺系統，可提供均勻的照明以實現更好的圖像捕獲；顯示器，可用于改善視角；閃光激光雷達，可用于將激光束均勻分布到廣闊的區域；以及掃描激光雷達，可用于控制激光光束的擴散程度（這也被稱為擴散角）。
自適應前照燈使用攝像頭、雷達、激光雷達和光傳感器，并結合天氣、速度和轉向信息，來主動應對不斷變化的駕駛環境。
水下機器人、消防機器人、空間機器人、工程機器人、農業機器人、應急救援機器人等；
工業機器人及應用方案展區
工業機器人本體、多自由度機器人、機械手、面向工業應用領域的工業機器人產品及解決方案；工業機器人功能部件及關鍵零部件、伺服系統、控制器、減速器、傳感器等；
核心零部件與關鍵技術展區
AI算法與語言模型、AI芯片、語言模型LLM、多模態大模型LMM、視覺傳感器、3D相機、激光雷達
從厘米到月球：激光測距技術13天前
激光測距技術可對小至10厘米的空間碎片進行精準追蹤，測量精度比傳統雷達高30倍，能有效降低衛星與碎片碰撞的風險。歐洲空間局推動的商業激光測距數據交換平臺，已開始為衛星運營商提供空間碎片軌道預測數據，幫助運營商制定規避策略，減少不必要的軌道機動。我國的激光測距系統也已具備空間碎片監測能力，為保障我國空間站等重要航天資產的安全提供了技術支撐。
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11/24 | 數模混合電路的EMC正向設計——攝像頭/毫米波/激光雷達的底噪與相噪挑戰
講師簡介：
倪勝 | Ansys 主任應用工程師
主題簡介：在高密度小型化電子系統演進中，電源噪聲已成制約數模混合電路性能的關鍵瓶頸，如ADC、傳感器、毫米波/激光雷達等高敏系統的底噪與相噪。電源噪聲以非線性調制的方式干擾信號鏈路，導致性能劣化。
傳感器：激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、攝像頭傳感器、高精度定位、組合導航系統。
4. 車載電子與網絡通信(Automotive Electronics & Connectivity)
智能座艙硬件：車載顯示屏、抬頭顯示系統(HUD)、全液晶儀表、艙駕一體化終端。
在 aiSim 5.11.0 中，我們引入了動態落葉效果，落葉會受重力、風力以及路過車輛氣流的影響，實時出現在攝像頭和激光雷達傳感器中，讓秋季道路場景更加逼真。
落葉效果圖
同時，新的色調映射器能夠模擬人眼視覺系統對亮度的感知能力，特別適合分析車輛前照燈的照明表現。
具體來說，激光雷達、相機、IMU各自維護獨立時鐘，數據融合需要統一的時間基準。點云與圖像之間若存在100ms的時間偏差，車速30km/h時對應83cm的空間誤差。在礦山這類復雜環境中，該偏差足以導致融合結果出現可觀測的空間錯位，影響檢測可靠性。
結合實際調研發現，目前時間同步方案的選擇存在兩種常見偏差：一是認為固定偏置補償足以覆蓋所有工況，二是不加區分地追求高精度方案而忽視硬件約束。
（4）激光雷達領域
在自動駕駛與地形測繪中，借助LC-SLM動態改變發射光束的形狀與方向，提升目標探測精度與分辨率。通過優化光束整形系統，探測距離從200m提升至300m，障礙物識別準確率大大提升。
時間：5月27日，14:00-15:00
合作伙伴：上海莎益博
地點： 線上
費用： 免費
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5月29日 | SynMatrix濾波器快速設計
簡介：在無線通信系統（5G/6G、衛星通信、雷達等）中，濾波器作為關鍵選頻部件，其設計周期與性能直接決定整機項目的進度與指標。
