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歐菲光新一代短距毫米波雷達正式發布,在低速短距性能上業界領先

MEMS ? 來源:MEMS ? 作者:MEMS ? 2020-12-01 17:28 ? 次閱讀

據麥姆斯咨詢報道,近日,經過智能汽車研發團隊的技術攻堅,歐菲光新一代短距毫米波雷達正式發布,在低速短距性能上業界領先。

歐菲光短距毫米波雷達模組

低速短距性能業內領先

歐菲光新一代短距毫米波雷達突破傳統雷達的功能限制,以領先全行業的卓越性能,開啟低速短距雷達的新時代。

目前智能汽車市場上的低速雷達傳感器配置以超聲波雷達為主。但是超聲波雷達在應用中不足之處明顯,其精度較低、探測距離近、高速時無法獲得更精準的信息,且容易受到表面污損、雨滴、冰雪等影響,使傳感器不能完全發揮其功能。相比之下,歐菲光短距毫米波雷達造價與超聲波雷達相當,但在低速短距性能上遠高于超聲波雷達,達到了業內領先。

與超聲波雷達相比,歐菲光短距毫米波雷達性能優越

在BSD、LCA、DOW、RCTA等傳統功能基礎上,歐菲光短距毫米波雷達能實現近場、低速檢測,且各項指標處于業內領先水平:在探測范圍、速度、角度等方面超越超聲波傳感器,實現汽車準確判斷周圍環境、減少擦碰等情況;對低速時的MEB(緊急制動)有跨越式的性能提升,能夠適配更多的場景;整體價格與超聲波雷達接近,達到性能與價格的完美結合。

三大應用場景體現優越性能

憑借精準優越的低速短距探測性能,新一代短距毫米波雷達可輕松覆蓋各類生活場景,讓智能出行更貼近生活。

* 倒車輔助系統

* 艙內活體檢測系統

* 自動泊車/代客泊車

讓倒車輔助功能更精準

毫米波雷達后保險桿布置示意圖


傳統的倒車雷達一般由后方4顆UPA短距廣角的超聲波雷達組成,來實現倒車時警報的功能。隨著倒車輔助功能與ADAS功能的融合,超聲波雷達的性能遠遠不夠。歐菲光開發的短距毫米波雷達,相比超聲波雷達,具有安全性更高、探測距離更遠、反應速度更快的優勢,因此可以覆蓋倒車輔助功能的更多場景。

讓艙內生命體檢測更敏銳

歐菲光開發的毫米波生命監測雷達覆蓋范圍大、精度高


近年來兒童或寵物被困車內造成的事故時有發生,越來越多的車企推出了生命監測報警系統,意在發現車內生命體遺留時實時報警或進行開啟空調和車窗等遠程操作。市場上目前有超聲波傳感器、攝像頭、毫米波雷達三種解決方案可實現此功能,相比之下,歐菲光開發的毫米波生命監測雷達覆蓋范圍大、精度高、體積小、價格優勢明顯,滿足客戶對價格和性能的要求且便于安裝。

歐菲光短距毫米波雷達應用在艙內生命體檢測方面性能優越

讓自動泊車/代客泊車更智能

早在2018年,歐菲光已開發了第一代全自動融合泊車系統(APA),此系統采用12顆超聲波雷達和4顆環視攝像頭作為環境感知傳感器,實現了基于深度融合的泊車解決方案,支持水平、垂直和斜車位的自動泊車,同時也支持倒車50米輔助和P2P功能。在實際應用過程中,超聲波傳感器的一些固有特性限制了APA在部分場景下的綜合性能和系統的擴展性。為提升產品競爭力,在完全覆蓋原有功能的基礎上,歐菲光開發了基于毫米波雷達和視覺融合的AVP功能。

毫米波能夠獲得更豐富的場景信息,相對于超聲波+視覺的融合方案,毫米波+視覺的融合能夠實現更快速的巡航、更精準的定位和更可靠的性能。毫米波雷達4D的數據(空間坐標+速度)能夠更真實反映場景的信息,使得高性能高性價比的APA/AVP系統成為可能。

基于毫米波雷達的場景感知結果,4D數據(空間坐標+速度)更真實反映場景信息

聚焦全棧智能駕駛系統解決方案

歐菲光正加速全方位布局智能汽車領域,通過升級新產品,創領新功能,不斷完善智能出行交互系統,奠定未來無人駕駛的基石。

為客戶提供全棧智能駕駛系統解決方案

經過多年的布局和發展,歐菲光深度聚焦全棧智能駕駛系統解決方案。除超聲波雷達、毫米波雷達方面的布局外,在車載攝像頭、算法等方面積累了深厚的底蘊和豐富的經驗,同時也通過持續創新,不斷拓展發展空間。

車載攝像頭方面

歐菲光在100萬像素高清環視攝像頭大規模量產的基礎上,正在開發200萬像素高清環視攝像頭,完全滿足ASIL-B安全標準,預計在明年9月量產。同時200萬像素高清周視攝像頭,200萬、500萬和800萬像素的ADAS前視攝像頭也即將量產面世。

算法方面

歐菲光自主開發的多傳感器融合泊車系統包括基于視覺的深度學習算法、多傳感器融合SLAM算法、超聲波傳感器算法、毫米波雷達算法、多傳感器融合感知算法、車輛規劃控制算法,經過大規模的測試和多次迭代,性能和可靠性達到業內領先水平。

隨著歐菲光短距毫米波雷達產品的問世,歐菲光能夠為客戶提供ADAS攝像頭、超聲波傳感器、毫米波雷達、智能駕駛域控制器、系統軟件和算法等,成為了全棧智能駕駛系統解決方案供應商。

責任編輯:lq

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原文標題:歐菲光發布新一代短距毫米波雷達,賦能自動駕駛

文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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