加特兰级联成像雷达方案 | 助力弱势道路使用者(VRU)探测,提升汽车主动安全
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加特兰级联成像雷达方案 | 助力弱势道路使用者(VRU)探测,提升汽车主动安全
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7月18日,由中国传感器与物联网产业联盟主办的2024全球新能源智能汽车电子技术创新大会在深圳召开,同期围绕智能驾驶、智能座舱、半导体创新技术、动力电池等主题,举办了一系列分论坛活动。加特兰雷达算法专家陈熠受邀出席“激光和毫米波雷达分论坛”,分享了题为《级联成像雷达方案与弱势道路使用者检测》的演讲,深入介绍了加特兰最新发布的基于Andes SoC芯片的两片级联成像雷达方案,并探讨了该方案在弱势道路使用者检测的应用。
弱势道路使用者(Vulnerable Road User, VRU),通常指行人、骑行者等在道路交通中较为脆弱的群体。全球范围内,随着汽车安全标准的不断提升,包括欧洲新车评价规程E-NCAP、中国新车评价规程C-NCAP在内的标准,都对车辆的VRU保护能力提出了更高要求,毫米波雷达需要做到更加准确、可靠的检测,其性能也面临更大的挑战。
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基于Andes SoC芯片的两片级联成像雷达方案最近在2024加特兰日上正式发布。该方案颠覆了毫米波成像雷达的研发范式,采用性能强大、架构灵活、更具成本竞争力的Andes SoC芯片,帮助提升车辆主动安全。加特兰Andes SoC芯片拥有独特的架构:四核CPU+数字信号处理器(DSP)+专用雷达信号处理器(RSP),并且支持创新的Flex-Cascading®专利技术,可通过两颗芯片级联实现成像雷达系统。加特兰级联成像雷达方案支持高效快速的全流程雷达信号处理,最远探测距离达320米,具有优秀的距离分辨与角分辨能力。
加特兰成像雷达技术助力VRU检测
陈熠介绍道:“经典VRU场景中,毫米波雷达面临的难点包括:弱小目标检测、慢速目标检测、角度分辨问题以及强弱目标区分。针对这些问题,加特兰基于Andes SoC芯片的级联成像雷达解决方案应用了多项前沿技术,极大增加了弱势道路使用者的检测概率。”
得益于22 nm CMOS制程工艺,Andes SoC芯片拥有优秀的射频性能,满足弱小目标探测的需求;
采用DDM以及相干CFAR算法,获取更高的处理增益,满足弱小目标探测的需求;
采用多频带Chirp技术,获取更高的距离分辨率和速度分辨率,以应对慢速目标检测问题;
采用动态加窗(SVA)技术,改善强目标对弱目标遮蔽的影响;
采用高性能且低耗时的角度超分辨算法,解决了雷达角度分辨能力不足的痛点;
采用微多普勒以及AI技术,提升对于行人等弱势道路使用者的识别能力。
陈熠也在现场展示了加特兰级联成像雷达方案在实际VRU场景中的检测效果,包括区分多个行人、车与人、人在两车中间等目标分辨场景,以及路边车辆遮挡的行人、十字路口检测等场景。这些实际路测效果展示了加特兰级联成像雷达方案在复杂交通环境下对行人、车辆等目标的准确检测,可以帮助智能汽车实现更稳定的VRU保护。
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