为何选择机器学习

增强4D雷达性能?

4D成像雷达是什么?

核心应用场景有哪些?

技术难点在于什么?

激光雷达和4D雷达,谁才是下一个主角?

关于4D雷达,你想知道的都在这里
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安波福·总工聊天室

正式上线“开聊”!

在这里我们共同聚焦前沿技术

共话产业趋势,展望出行未来

首期内容让我们聚焦「4D成像雷达」

针对其中诸多行业热门问题

请安波福中国研发中心产品开发总监

张磊为我们答疑解惑

关于4D雷达,你想知道的都在这里

除了视频版,我们也贴心地

准备了图文版,供大家阅读~

第一期

应用机器学习增强4D成像雷达性能

本期嘉宾

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张磊  Neil Zhang

安波福中国研发中心产品开发总监

关于4D雷达,你想知道的都在这里

日前,第四届汽车雷达前瞻技术展示交流会在苏州召开,张磊先生受邀参加并发表“应用机器学习增强4D成像雷达性能”的主题演讲。

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访谈目录

为何4D雷达近期在行业中变得很热?

4D雷达是什么?

4D雷达的前景和核心应用场景有哪些?

发展4D雷达的技术难点有哪些?

为何选择利用机器学习增强4D雷达性能?

4D雷达何时可以大规模上车?

激光雷达和4D雷达谁才是下一个主角?

关于4D雷达,你想知道的都在这里

为何4D雷达近期在行业中变得很热?

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Dialogue with Chief Engineers

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一个是整个市场的需求

之前的普通传感器

性能不足以支撑L2++功能的开发

从我们客户端感觉到很强烈的需求

现在你需要提供更好的传感器

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第二个方面是产品本身

之前4D雷达一直没有办法大规模量产

一个主要原因就是成本

随着半导体工艺和整个芯片工业的发展

我们增强了产品性能,成本却没有显著增加

从这两个方面可以看到

其中既有市场的需求,也有产业的速度

于是我们到了这个引爆点

就能够从概念阶段发展到大规模推向市场

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4D雷达是什么?

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Dialogue with Chief Engineers

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因为多了一个维度

4D雷达比之前的雷达

多了至少一倍的感知能力

简单来讲,比以前看得更精细了

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4D雷达的前景和核心应用场景有哪些?

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Dialogue with Chief Engineers

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之前对于L2

我们主要面对的感知对象是障碍物

对于环境,我们是要忽略掉的

那么到L2++的过渡过程中

除了对目标的感知

还需要更多地去感知环境

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因为在迈向L2++的过程中

实际上是部分地解放驾驶员的双手

很多驾驶责任逐渐向自动驾驶系统转移

当前的雷达性能显然是不够的

所以4D雷达是伴随着高阶自动驾驶自然出现的

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发展4D雷达的技术难点有哪些?

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Dialogue with Chief Engineers

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如何在一个比较小的封装体积里面

放下如此多的收发天线?

同时因为天线多了,接受的数据也多了

那么相应的,要提高你的处理能力

那么这个处理能力

是放在雷达前端,还是放在后端?

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怎么去解决他这个算力、

成本、功耗等一系列挑战?

同时因为数据多了

也要同步更新我们的算法

这都需要我们投入大量的研究工作

来不断提升它的性能

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为何选择利用机器学习增强4D雷达性能?

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Dialogue with Chief Engineers

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4D雷达并不是自然而然和机器学习联合在一起的

安波福是非常创新的一个公司

我们把新的目前最火的机器学习

引入到我们的产品里面去

给我们的产品赋予新的活力

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安波福作为传统雷达领域里的先入者

在这个领域拥有非常深厚的经验积累

这将帮助我们设计得更可靠、更安全

更能满足我们客户的需求

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4D雷达何时可以大规模上车?

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激光雷达和4D雷达,谁才是下一个主角?

……

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看完本期总工聊天室

你还有什么问题或者感兴趣的话题

请在评论区留言告诉我们

下一期总工聊天室我们不见不散哦!

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- END -

 

原文始发于微信公众号(安波福中国):关于4D雷达,你想知道的都在这里

为促进行业的交流与发展,艾邦建有汽车毫米波雷达产业交流群,奥迪、奔驰、宝马、丰田、海拉、博世、维宁尔、大陆、安波福、法雷奥、电装、华为、德赛西威、均胜电子、华域、宝理、丰田合成、Zanini、四维尔、麦格纳、敏实、伟巴斯特、SABIC、科思创、巴斯夫等产业链上下游的朋友入群探讨,共谋进步。长按下面二维码申请加入。

聚碳酸酯PC在汽车毫米波雷达装饰件上的应用

作者 li, meiyong

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