Vilken är mer fördelaktig för säkerheten vid intelligent körning: Millimetervågsradar, LiDAR eller kamera?

Intelligent körning avser användningen av avancerad teknik och system för att förbättra säkerheten, effektiviteten och komforten vid körning. Det innebär integration av LiDAR , kameror, radar och andra enheter som kan uppfatta omgivningen runt ett fordon och tillhandahålla realtidsdata som stöd vid beslutsfattande.

Genom att kombinera dessa tekniker kan intelligenta körsystem skapa en detaljerad bild av den omgivande miljön i realtid, vilket gör det möjligt för fordon att fatta välgrundade beslut om hastighet, riktning och bromsning baserat på nuvarande förhållanden på vägen framför. 

Intelligent körteknik är den framtida utvecklingstrenden. Vid tillämpning av intelligent körning är fusion av flera sensorer oundviklig. Millimetervågsradar, LiDAR och kameror har sina egna fördelar och nackdelar. Kanske med utvecklingen av perifer teknik kommer nya sensorer att dyka upp.

1. Intelligent körteknik är den framtida utvecklingstrenden

Intelligent körteknik anses vara den framtida utvecklingsriktningen för fordonsindustrin, inklusive kommersiella fordon, personbilar och låghastighetskörning i vissa specifika scenarier. Utvecklingen av intelligent körteknik är att förbättra trafiksäkerheten, minska trafikolyckor och ge förare och passagerare en bekvämare och effektivare reseupplevelse. Detta är visionen för utvecklingen av denna teknik. Kärnan i intelligent körteknik är att fordonet kan uppfatta den omgivande miljön och fatta motsvarande beslut och operationer för att uppnå autonom körning.

2. Multisensorfusion kommer att vara ett oundvikligt val vid tillämpningen av intelligent körning:

Intelligent körning kräver noggrann och heltäckande uppfattning om den omgivande miljön för att fatta korrekta beslut. Eftersom olika sensorer har olika arbetsprinciper och anpassningsförmåga är det svårt för en enskild sensor att möta behoven i alla scenarier. Därför är multi-sensor fusion ett oundvikligt val för att uppnå omfattande uppfattning och tillförlitligt beslutsfattande. Multi-sensor fusion kan heltäckande använda information från olika sensorer för att förbättra noggrannheten och robustheten i uppfattningen, och därigenom förbättra säkerheten för intelligenta körsystem.

3. Millimetervågsradar, LiDAR och kameror har sina egna fördelar och nackdelar. Kärnan ligger i hur man väljer och prioriterar dessa enheter i kommersiella tillämpningar:

Millimetervågsradar : Millimetervågsradar uppfattar omgivande objekt genom att sända och ta emot millimetervågssignaler och har ett långt detekteringsavstånd och stabilitet under svåra väderförhållanden. Den kan ge högprecisionsinformation om avstånd och hastighet och är mycket effektiv för hinderdetektering och spårning. Millimetervågsradar är dock relativt svag när det gäller objektklassificering och detaljuppfattning.

LiDAR : LiDAR använder laserstrålar för att skanna omgivningen för att få högupplösta 3D-punktmolnsdata. LiDAR kan ge exakt information om målposition och form, vilket är mycket fördelaktigt för hinderdetektering och identifiering av väggränser. LiDAR-prestanda är dock begränsad i dåligt väder, såsom regn och snö, och kostnaden är relativt hög.

Kamera : Kameran kan ta bilder och videoinformation av omgivningen och har omfattande visuella uppfattningsmöjligheter. Genom datorseendealgoritmer kan kameran utföra funktioner som måldetektering och -igenkänning samt fillinjedetektering. Kameror är kraftfulla för att identifiera och klassificera objekt och kan ge omfattande visuell information. Kamerans prestanda kan dock vara begränsad i förhållanden som svagt ljus, starkt ljus och dåligt väder.

I kommersiella applikationer, för sensorval och prioritering av intelligenta körsystem, måste olika faktorer övervägas heltäckande, såsom funktionskrav, prestanda och tillförlitlighetskrav, kostnads- och genomförbarhetskrav, datafusion och algoritmstöd för redundansmöjligheter, etc. Detta är en gradvis process som kräver tidsstöd och praktisk erfarenhet för att kontinuerligt granska, optimera och uppgradera, och kanske kan den verkligen uppnå storskaliga kommersiella tillämpningar.

Funktionskrav : Beroende på tillämpningsscenarier och funktionskrav för det intelligenta körsystemet, bestäm vilka uppfattningsfunktioner som krävs, såsom hinderdetektering, körfältshållning, fotgängarigenkänning etc. Olika sensorer har olika fördelar i olika funktioner och måste väljas utifrån specifika behov.

Prestanda och tillförlitlighet : Utvärdera prestanda, noggrannhet, robusthet och tillförlitlighet hos olika sensorer. Tänk till exempel på hur millimetervågsradar presterar i dåligt väder och hur kameror presterar när ljusförhållandena förändras.

Kostnad och genomförbarhet : Överväg sensorernas kostnad, genomförbarhet och skalbarhet. LiDAR är generellt sett dyrare, medan kameror är prisvärda och används i stor utsträckning, men kräver mer komplexa datorseendealgoritmer för att stödja dem.

Datafusion och algoritmstöd : Multisensorfusion kräver motsvarande datafusionsalgoritmer och systemstöd. Utvärdera svårigheten med datafusion för olika sensorer och motsvarande kostnader för algoritmutveckling och implementering.

4. Kanske kommer nya sensorer att dyka upp med utvecklingen av omgivande teknologier.

När tekniken fortsätter att utvecklas kan nya sensorer eller teknologier dyka upp. Till exempel kan vidareutveckling av millimetervågsradar och LiDAR ge högre upplösning, längre räckvidds perceptionsförmåga. Samtidigt kan framsteg inom datorseende och teknik för djupinlärning också göra att kameror används i större utsträckning vid intelligent körning.

Sammanfattningsvis kommer sensorval och prioritering för framtida intelligenta körsystem att vara en dynamisk process som kräver omfattande överväganden av tekniska framsteg och affärsbehov.