面向L5级自动驾驶 Arralis谋求用毫米波雷达取代激光雷达
安全无边界,纳雷发布特种车辆雷达避障方案
安全无边界，纳雷发布特种车辆雷达避障方案
矿山作业一直是工程机械事故的多发领域，而且一旦出现事故，轻则伤财，重则送命。
所以，矿山作业的安全性应该受到我们极大的关注，近年乘用车ADAS发展迅速，事实上采矿工程车更加急迫的需要ADAS功能中的前、后向碰撞预警等功能。
这类工程车的工作环境通常是地面崎岖不平，粉尘浓度高，而车身更大会造成更大的盲区。
如我国一吨矿车车身达到20米（长），8.8米（宽），11.5米（高），那幺盲区就会非常的巨大，某些情况下还会存在360°盲区，这对驾驶员、地面工作人员及公众都是巨大的安全隐患。
毫米波雷达因为其抗环境干扰能力强、稳定性高的特点而被用户看好，此类应用在欧美汽车已经普及化，目前纳雷科技突破技术难点，融合视觉传感器正式发布工程特种车防碰撞毫米波雷达解决方案。
重点解析5G 智能汽车离不开毫米波技术
重点解析5G 智能汽车离不开毫米波技术电子圈几年的风云变幻、谁主沉浮，现如今毫米波雷达、毫米波通信频繁出现在我们的视线之内，尤其是华为在5G上取得骄人的成绩，毫米波技术更是放在台面上。
为什么毫米波技术会在5G、智能汽车能起到如此关键的作用？接下来让我们细数毫米波技术的前世今生和毫米波的继往开来。
毫米波技术诞生史：生来就不平凡毫米波的概念并非一个新兴概念，距今已有30年历史。
无线电波中30～300GHz频域(波长为1～10mm)的电磁波称作毫米波，它位于微波与远红外波相交叠的波长范围，因而兼有两种波谱的特点。
毫米波的理论和技术分别是微波向高频的延伸和光波向低频的发展。
毫米波技术的创新应用包括电信、无线通信、汽车、国防和航空航天、成像、安全、医疗和其它工业应用。
然而，对于无线通信和汽车雷达传感器这两个增长最快速的应用，毫米波通常是指频率范围在24至86GHz之间的多个频带。
1、毫米波的特点：1)是一种典型的视距传输方式毫米波以直射波的方式在空间进行传播，波束很窄，具有良好的方向性。
一方面，由于毫米波受大气吸收和降雨衰落影响严重,; 另一方面，由于频段高，干扰源很少，所以传播稳定可靠。
2)具有“大气窗口”影响毫米波传播的主要气体是氧分子和水蒸气，这些气体的谐振将会对毫米波频率产生选择性吸收与散射。
由氧分子谐振引起的吸收峰出现在60和120GHz附近，而由水蒸气谐振引起的吸收峰出现在22和183GHz附近，在整个毫米波频段有四个传播衰减相对较小的大气“窗口”，它们的中心频率在35GHz、45GHz、94GHz、140GHz、220GHz附近，这些“窗口”对应的带宽分别是16GHz、23GHz、26GHz、70GHz。
在这些特殊频段附近, 毫米波传播受到的衰减较小，比较适用于点对点通信，3)降雨时衰减严重与微波相比, 毫米波信号在恶劣的气候条件下，尤其是降雨时的衰减要大许多，严重影响传播效果。
经过研究得出的结论是，毫米波信号降雨时衰减的大小与降雨的瞬时强度、距离长短和雨滴形状密切相关。
汽车用lidar感知技术
汽车用lidar感知技术随着科技的不断进步，汽车行业也开始逐渐引入先进的感知技术，以提高行驶安全性和自动驾驶能力。
其中，激光雷达（LiDAR）技术被广泛用于汽车的环境感知中。
本文将详细介绍汽车用LiDAR感知技术的原理、应用和未来发展趋势，为读者提供准确、全面的资料。
一、LiDAR技术原理激光雷达是一种主动式感知技术，通过发射激光束并接收反射回来的光信号，来获取目标物体的位置、距离、速度等信息。
这一过程主要基于三个原理：时间差测量、相位差测量和频率差测量。
1. 时间差测量：激光束从发射器发出后，经过一定距离后照射到目标物体上，然后反射回接收器。
通过测量发射和接收的时间差，可以计算出目标物体的距离。
2. 相位差测量：激光束在发射和接收时会受到多次反射和折射的影响，导致波长发生微小的相位差。
通过测量相位差的变化，可以计算出目标物体的速度。
3. 频率差测量：激光信号的频率在发射和接收时会发生微小的差异。
通过测量频率差的变化，可以计算出目标物体的速度。
二、汽车用LiDAR感知技术应用1. 自动驾驶：汽车用LiDAR感知技术可以实时获取周围道路、车辆和障碍物的准确位置和距离信息，从而帮助自动驾驶系统进行路径规划和决策。
它的快速响应能力和高精度使得自动驾驶汽车能够在复杂道路环境中准确判断和避免障碍物，提供更高的行驶安全性。
2. 环境感知：汽车用LiDAR感知技术还可以应用于车辆的环境感知，包括盲区检测、后方交通监测、泊车辅助等。
它能够提供准确的距离和位置信息，警示驾驶员周围环境的安全情况，避免交通事故的发生。
3. 三维地图建模：通过使用多个LiDAR传感器，汽车可以以高精度建立起完整的三维地图。
这些地图可以被用于自动驾驶路径规划、交通拥堵预测和城市规划等领域，提供更智能化和高效的交通运输系统。
三、未来发展趋势1. 小型化：随着技术的进一步发展，汽车用LiDAR传感器将变得越来越小型化。
这将有助于将LiDAR集成到更多汽车型号中，并提高成本效益。
毫米波雷达在汽车自动驾驶中的应用与展望
毫米波雷达在汽车自动驾驶中的应用与展望作者：陆叶陈嘟何剑来源：《环球市场》2020年第01期摘要：从毫米波雷达技术和汽车自动驾驶的现状出发，总结了毫米波雷达在汽车自动驾驶中的应用现状，展望了发展趋势，分析了关键技术，以期为该行业相关人员提供参考。
关键词：汽车自动驾驶;毫米波雷达;应用现状;关键技术一、引言毫米波雷达原理是利用雷达天线由发射机发射电磁波，采用障碍物反射再由接收机接收的工作原理，根据收发之间的时间差测得目标位置数据。
毫米波雷达研制开始于20世纪40年代，而实际的应用在20世纪50年代才开始展现。
进入21世纪后，得益于MMIC、DSP芯片及MCU技术的快速发展，毫米波雷达在民用领域的应用才开始逐步显现。
由于其窄波束、小孔径天线及高天线增益等特性，使其具备了精度高、识别力强、全天候、全天时及抗干扰等诸多优势，成为了目标识别、测量、定位不可或缺的重要手段。
汽车自动驾驶技术是利用传感器包括摄像头、雷达和超声波来感知周边交通情况，辅以地图路线规划，通过人工智能决策实现车辆自动驾驶。
目前环境感知、精准定位、高精地图及测试验证技术己步入高速发展时期，综合技术整体处于L2到L3的转变阶段，即部分自动驾驶到有条件自动驾驶的轉变阶段。
由于决策规划及控制执行属于人工智能范畴且发展刚起步，随着信息化水平、计算机能力、SG技术的提升，人工智能将助推自动驾驶从L3跨越到L4、L5，预计在2025～2030年全面实现汽车全自动驾驶。
本文将对毫米波雷达在汽车自动驾驶中的应用情况进行总结和分析，并给出关键技术和发展趋势。
二、毫米波雷达和汽车自动驾驶的现状（一）毫米波雷达毫米波雷达系统核心包括天线、前端收发组件、数字信号处理器。
1.天线目前毫米波雷达天线的主流方案是微带阵列，设计集成在PCB板的微带贴片天线。
由于毫米波的波长较短，电路极易发射色散和产生高次模，而且基板材料的介电常数和损耗随频率的增加也变化非常明显，因此需要介电常数稳定、损耗特性低等高性能的高频PCB基材，目前雷达天线PCB技术由国外少数公司掌握，国内高频PCB板厂商暂无技术储备，只能根据图纸代加工，仍需国外进口2.前端收发组件前端收发组件目前集成的主要方法是MMIC，MMIC简化了雷达系统结构，集成度高、成本低且成品率高，适合于大规模生产。
激光雷达未来的趋势
激光雷达未来的趋势激光雷达是一种利用激光脉冲对目标进行测距和成像的雷达技术。
相比传统的雷达技术，激光雷达具有高分辨率、高精度、高速率等优势，因此被广泛应用于机器人导航、自动驾驶、智能交通等领域。
未来的激光雷达将继续发展演进，具有以下几个趋势：一、小型化和紧凑型设计：未来的激光雷达将更加小型化和紧凑，以适应更多应用场景的需求。
通过采用新型的激光器、探测器和光学元件，激光雷达的体积将被进一步压缩，从而更方便地集成到各种设备中，如机器人、无人车等。
二、高分辨率和高精度：激光雷达的分辨率和精度将进一步提升。
通过采用更高功率的激光器和更灵敏的探测器，激光雷达可以实现更高的分辨率和更低的误差，提高对目标的探测和测量能力。
这将使得激光雷达在目标识别、障碍物避障等方面有更广泛的应用。
三、多波束和全景扫描：未来的激光雷达将采用多波束和全景扫描技术，提高对目标的感知能力。
通过同时发射多个激光束，并采集返回的信号，可以获得目标的多角度信息，从而更准确地还原目标的形状和位置。
这将使得激光雷达在三维重建、环境建模等方面有更广泛的应用。
四、高速率和实时性：未来的激光雷达将具备更高的扫描速度和更快的数据处理能力，实现更高的工作帧率和实时性。
通过采用高速控制和数据传输技术，激光雷达可以更快地完成对目标的扫描和数据采集，并将数据实时传输给处理系统。
这将使得激光雷达在自动驾驶、智能导航等领域有更广泛的应用。
五、代价降低和商业化应用：未来的激光雷达将进一步降低成本，实现商业化应用。
目前激光雷达的价格较高，限制了其在普通消费者市场的应用。
未来随着技术的进步和产业的发展，激光雷达的成本将进一步降低，从而使得其在智能手机、无人机等领域得到更广泛的应用。
六、多模式融合和传感器互补：未来的激光雷达将与其他传感器进行多模式融合和传感器互补。
通过将激光雷达与摄像头、雷达、惯性导航等传感器进行融合，可以获得更全面、更准确的环境感知和定位信息。
这将有助于提高自动驾驶、智能导航等系统的安全性和可靠性。
激光雷达行业研究包报告
激光雷达行业研究包报告1.激光雷达：智能化利器，迎来高速发展黄金期1.1L3进阶下，汽车智能化之利器当前汽车产业呈现出“新四化”趋势，即所谓的电动化、网联化、智能化和共享化。
在这四个趋势中，电动化为基础，网联化可实现大数据的收集，助力实现智能化出行，最终达到自动驾驶的终极目标。
所谓自动驾驶的终极形态是摆脱人的控制，通过电脑系统实现汽车的自动安全稳定运行。
从自动驾驶的硬件结构来看，可分为感知层、决策层和控制层三个层次，其中感知层是前提和基础。
L3级别是进入完全自动驾驶的开始阶段，对于车身周围环境信息感知要求将明显提高，激光雷达重要性开始凸显，是实现智能化升级的利器。
由于绝对的无人驾驶/自动驾驶在实现路径上无法在短期达到最终形态，根据美国SAE协会标准，自动驾驶根据其自动化程度的不同分为了L0-L56个等级。
L0级：即传统汽车，由驾驶员完全掌控车辆。
L1级：驾驶操控为主，系统适时辅助。
特定的时候系统会介入，如ESP电子车身稳定系统或ABS防锁死煞车系统，主要用于提高行车安全性。
L2级辅助驾驶：部分自动化，驾驶者仍需专心于路况，目前主流车厂都可以实现。
L1级别自动驾驶仪主要辅助油门和刹车，L2级别加入方向盘，可以实现高速路的快速行车和驾驶员在车内的自动泊车等新功能。
当前主流车厂均可实现L2级别自动驾驶。
L3级半自动驾驶：有条件自动控制，该系统可自动控制车辆在大多数路况下，驾驶注意力不需专注于路况，但当系统发出请求时，驾驶员必须重新取得驾驶控制权，因此驾驶员仍无法进行睡觉或者深度休息。
L4级高度自动驾驶：在某些环境和特定条件下，能够完成驾驶任务并监控驾驶环境。
L5级完全自动驾驶：全自动化，人类完全成为乘客。
根据上述分类，自动驾驶系统（ADS）通常是指L3-L5级别，当前主流车厂已经突破L2级别，陆续向L3级别进行突破，进入真正自动驾驶的初步阶段。
当前自动驾驶处在L2级向L3级别过渡阶段，激光雷达配置方案是大部分主流厂商的选择。
无人驾驶智能汽车的支持技术
无人驾驶智能汽车的支持技术无人驾驶智能汽车，作为未来交通运输领域的重要趋势，将在未来的交通领域扮演重要角色。
无人驾驶技术的发展离不开一系列支持技术的支持，下面将介绍与无人驾驶智能汽车相关的支持技术。
一、感知技术感知技术是无人驾驶汽车的基础技术之一，主要用于实现车辆对周围环境的感知和理解。
感知技术通常包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等。
激光雷达是最常用的感知技术之一，它通过激光束来扫描周围环境，实现对周围物体的距离测量和位置确定。
而摄像头则能够实现对车辆前方道路、交通信号灯、标识牌等进行识别和监测，辅助车辆进行自动驾驶。
毫米波雷达主要用于实现对车辆周围环境的探测和障碍物避让，而超声波传感器则适用于近距离环境的监测。
通过这些感知技术的支持，无人驾驶汽车能够实现对周围环境的高精度感知，为后续的决策和控制提供重要信息支持。
二、定位技术定位技术是无人驾驶汽车的另一个基础技术，主要用于实现车辆的精确定位和定向。
目前，无人驾驶汽车主要采用全球卫星定位系统（GNSS）来实现定位，其中最为常用的是GPS系统。
通过GPS系统，无人驾驶汽车能够实现对自身位置的精确定位和定向，同时结合惯性导航系统能够实现对车辆行驶轨迹的准确跟踪。
除了GPS系统，还有其他定位技术如惯性导航系统、激光雷达SLAM等，这些技术的支持为无人驾驶汽车提供了高精度的定位服务，保障了车辆的安全行驶。
三、通信技术通信技术在无人驾驶汽车中是极为重要的支持技术，主要用于实现车辆之间的信息交换和车路协同。
目前，无人驾驶汽车主要采用5G技术来实现车辆之间和车路之间的高速通信。
通过5G技术，无人驾驶汽车能够实现高速数据传输，及时获取到周围车辆和道路信息，同时也可实现对远程服务器的实时连接，获取更为全面的道路信息。
通信技术还能够实现车辆之间的智能互联，通过车辆之间的信息交换和协同，提高车辆的行驶效率和安全性。
四、决策与规划技术决策与规划技术是无人驾驶汽车的核心技术之一，主要用于实现车辆的自主决策和规划路径。
激光雷达在无人汽车领域的应用
激光雷达在无人汽车领域的应用1. 引言1.1 激光雷达在无人汽车领域的应用激光雷达是一种高精度传感器，被广泛应用于无人汽车领域。
随着无人汽车技术的快速发展，激光雷达在无人汽车中的应用越来越重要。
激光雷达可以通过发射激光束并测量其反射时间来获取周围环境的高精度三维信息，从而实现无人汽车的定位、感知、障碍物检测、避障、路径规划、自动驾驶等功能。
在无人汽车的发展过程中，激光雷达在环境建模和SLAM技术中也发挥着重要作用。
激光雷达的高安全性和可靠性也使其成为无人汽车中不可或缺的传感器之一。
激光雷达在无人汽车领域的应用前景广阔，其技术对无人汽车行业的发展具有重要影响，为无人汽车的智能化和自动化驾驶提供了重要支持和保障。
2. 正文2.1 激光雷达在无人汽车中的定位与感知激光雷达在无人汽车中的定位与感知起着至关重要的作用。
通过激光雷达技术，无人汽车可以实时获取周围环境的高精度三维信息，从而实现精准的定位和感知。
激光雷达可以通过发射激光束并测量激光束到达目标物体的时间来计算目标物体的距离和位置，进而构建周围环境的地图。
这些地图数据可以帮助无人汽车准确识别道路、车辆、行人等各种障碍物，从而更好地规划行驶路径。
在无人汽车的自动驾驶过程中，激光雷达还可以帮助车辆实时监测周围环境的变化，比如检测车辆与障碍物之间的距离、识别交通标识和信号灯等。
通过不断更新和优化地图数据，无人汽车可以更加准确地定位自身位置，提高驾驶的安全性和稳定性。
总的来说，激光雷达在无人汽车中的定位与感知是无人汽车技术中至关重要的一环，它为无人汽车提供了准确、实时的环境信息，为实现真正的自动驾驶奠定了坚实的基础。
随着激光雷达技术的不断进步和完善，相信无人汽车的定位与感知能力将会得到更大的提升，为未来无人汽车的发展带来更多的可能性和机遇。
2.2 激光雷达在无人汽车中的障碍物检测与避障激光雷达在无人汽车中的障碍物检测与避障是该技术在自动驾驶领域中的重要应用之一。
道路运输自动驾驶发展考核试卷
3.自动驾驶汽车的决策系统通常基于______技术。
4.目前，自动驾驶汽车主要采用的通信技术是______。
5.自动驾驶汽车在行驶过程中，需要遵守的最重要的原则是______。
6.自动驾驶汽车的关键技术之一是______。
7.下列哪种传感器在自动驾驶汽车中用于检测车辆周围的环境？______
3.分析自动驾驶汽车在推广过程中可能遇到的社会、技术和法律法规方面的障碍，并提出相应的应对策略。
4.论述5G通信技术对自动驾驶汽车发展的促进作用，以及它在提高自动驾驶汽车安全性和效率方面的具体应用。
标准答案
一、单项选择题
1. B
2. C
3. A
4. C
5. D
6. A
7. A
8. D
9. A
10. B
15. ABCD
16. ABCD
17. ABCD
18. ABCD
19. ABCD
20. ABCD
三、填空题
1. 5
2.传感器
3.人工智能
4. 5G
5.安全第一
6.感知与决策技术
7.激光雷达
8. GPU
9.人工智能
10.车联网
四、判断题
1. ×
2. ×
3. ×
4. √
5. ×
6. ×
7. √
8. ×
9. ×
A.摄像头
B.雷达
C.超声波传感器
D.车载导航系统
2.以下哪些因素会影响自动驾驶汽车的感知准确性？（）
A.天气状况
B.道路条件
C.光线条件
D.车流量
3.自动驾驶汽车决策规划模块的主要功能包括哪些？（）
毫米波雷达应用案例
毫米波雷达应用案例
一、自动驾驶技术
自动驾驶技术是未来交通领域的重要发展方向之一，而毫米波雷达是自动驾驶技术中至关重要的传感器之一、毫米波雷达能够实时监测车辆周围的障碍物，提供高分辨率的目标检测和距离测量，并能够在各种天气条件下正常工作。
通过使用毫米波雷达作为自动驾驶系统的感知器，能够提高车辆的安全性和可靠性。
二、军事应用
三、安全检测
在安全检测领域，毫米波雷达可用于人体扫描和安全筛查。
毫米波雷达能够探测和识别人体的辐射，无论是在室内还是室外环境下，都能够提供高分辨率的人体图像和轮廓。
因此，毫米波雷达可以用于机场安检、监狱管理、重要场所安保等场景，提升安全检测的效率和准确性。
四、医疗影像
毫米波雷达也可以应用于医疗影像领域。
通过使用毫米波雷达技术，医生可以非侵入性地获取人体的内部结构和各种组织构成信息，实现无痛的医学成像。
同时，毫米波雷达还可以用于监测血液流动和呼吸等生理信号，帮助医生进行疾病诊断和治疗。
总之，毫米波雷达在众多领域都有应用的潜力。
随着技术的不断进步和成本的逐渐降低，相信毫米波雷达将在更多的领域得到广泛应用，并为各行各业带来更多的便利和安全。
汽车传感器行业研究：自动驾驶加速渗透,推动市场高速增长精选版
（/中国银河，傅楚雄、王恺）核心观点：自动驾驶加速渗透，推动汽车传感器市场的高速增长。
传感器是自动驾驶的关键，当前主流自动驾驶传感器主要包括毫米波雷达、车载摄像头以及超声波雷达。
2020 年国内 L2 级别自动驾驶的渗透率已近 15%。
车企相继推出具备 L3 功能的自动驾驶车型。
随着自动驾驶等级的提高，对传感器的数量和质量也提出了更高的要求，L2 级自动驾驶传感器数量约为 6 个，L3 约为 13 个，未来 L5 要达到 30 个以上，相应带动汽车传感器市场高速增长。
2016 年，中国汽车传感器行业市场规模已达百亿，预计到 2025 年，市场规模将突破 600 亿元。
车载摄像头发展较为成熟，是应用最广泛的“汽车之眼”。
车载摄像头环境条件更为严苛，也相应具有更高的价值量。
根据 ICVTank 预测，到 2025 年全球车载摄像头行业规模将达 270 亿美元，CAGR 约为 16%，中国车载摄像头行业市场规模将达 230 亿元，CAGR 约为 32%。
车载摄像头镜头方面舜宇光学是全球龙头，联创电子也已开始为头部企业供货；CMOS 传感器方面韦尔股份全球市占率排名第二，未来有望继续提高份额；模组与系统集成方面，海外企业占据主导，国内欧菲光、丘钛科技、德赛西威、华域汽车等企业积极布局，未来有望凭借成本优势占据更大份额。
毫米波雷达具有体积小、性价比高、可全天候工作的特点，是自动驾驶的核心传感器。
从技术发展看，随着技术的成熟以及成本的下降， 77GHz 雷达将逐渐取代 24GHz 雷达成为未来毫米波雷达市场的主流。
预计到 2022 年全球毫米波雷达市场规模将达 160 亿美元，其中短中距毫米波雷达约 84 亿美元，长距毫米波雷达 76 亿美元。
根据OFweek 预测，到 2025 年中国的毫米波雷达市场规模将超过 300 亿元。
目前博世、大陆等海外企业占据的毫米波雷达主要市场份额，2018 年 CR5 达到68%。
自动驾驶的各种雷达原理
自动驾驶的各种雷达原理自动驾驶技术是当今汽车领域的热门话题，而雷达作为自动驾驶中的核心传感器之一，其原理和功能不可忽视。
本文将从多个角度介绍自动驾驶中各种雷达的原理。
一、毫米波雷达原理毫米波雷达是自动驾驶技术中常用的一种雷达传感器。
它通过发射毫米波信号，接收并分析波的回波来探测和跟踪周围物体。
毫米波雷达具有高分辨率、抗干扰能力强等特点。
其原理是利用毫米波信号的高频率，可以实现高分辨率的物体探测和跟踪。
同时，毫米波雷达对于雨雪等恶劣天气的影响较小，能够在复杂环境下工作。
二、激光雷达原理激光雷达是自动驾驶中另一种常用的雷达传感器。
它通过发射激光束并接收回波来感知周围环境。
激光雷达的原理是利用激光束的特性，通过测量激光束的发射和接收时间来计算物体与雷达的距离。
同时，激光雷达还可以获取目标的高度和速度等信息。
激光雷达的优势在于其高精度和高分辨率，能够提供详细的环境信息。
三、超声波雷达原理超声波雷达是自动驾驶中常用的一种短距离探测器。
它通过发射超声波并接收回波来感知周围物体。
超声波雷达利用超声波在空气中的传播速度和回波时间来计算物体与雷达的距离。
超声波雷达具有低成本、低功耗等特点，适用于近距离的障碍物检测和停车辅助等功能。
四、雷达融合原理在自动驾驶中，多种雷达往往会被同时使用，通过雷达融合的方式提高感知能力。
雷达融合的原理是将不同雷达的测量结果进行融合，得到更加准确和可靠的环境信息。
通过融合不同雷达的数据，可以提高物体检测和跟踪的精度，降低误报率。
雷达融合可以结合毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等多种雷达，从而实现全方位的环境感知。
五、雷达数据处理原理自动驾驶中的雷达系统需要对雷达数据进行处理和分析，以提取有用的信息。
雷达数据处理的原理是利用信号处理和机器学习等技术对雷达数据进行分析和识别。
通过对雷达回波的处理，可以实现目标检测、跟踪和分类等功能。
雷达数据处理在自动驾驶中起着至关重要的作用，能够为决策和控制提供准确的环境信息。
M8 W4 测试题
M8 W4 测试题您的姓名： [填空题] *_________________________________1. 问界M7配备了V2L功能，能够为咖啡机、电烤箱等用电设备供电。
让客户在野外露营的时候可以喝一杯热咖啡，或者自己动手烤肉。
V2L功能需要哪个供电口提供供电? [单选题] *A.快充接口B.220V电源接口C.慢充接口(正确答案)D.type-C充电接口2. 问界M5具有V2V功能，当同行电车没电的时，可以为其充电，功率最高可以达到 [单选题] *A.3.5KWB.15KW(正确答案)C.7KWD.11KW3. 搭载HUAWEI ADS2.0的车型可以对白名单的障碍物进行识别。
以下不属于白名单的障碍物是: [单选题] *A.自行车B.行人C.汽车D.水马(正确答案)4. M5智驾版开启LCC（车道巡航辅助）情况下，实现自主变道的前提是（） *A.变道区域为虚线或实线B.拨动转向拨杆(正确答案)C.符合交规前提下(正确答案)D.所变车道有足够变道空间(正确答案)5. GOD网络可以识别道路上的异形障碍物，下列哪些场景可以识别 *A.行走的宠物狗(正确答案)B.倒地的行人(正确答案)C.地面的深坑D.倒地的大树(正确答案)6. 以下关于M5双层加胶隔音玻璃说法正确的是 *A.前后门窗玻璃(正确答案)B.前风挡玻璃(正确答案)C.天窗玻璃(正确答案)D.后风挡玻璃7. 关于问界M5智驾版的泊车功能，以下哪些说法正确? *A.问界M5智驾版在使用辅助泊车功能时中途可能因为停车场行人穿行、车位上有障碍物等，会导致退出泊车功能B.在侧方位车位上，问界M5智驾版可以实现选择三种方向的自动泊出C.在垂直车位上，问界M5智驾版可以实现选择三种方向自动泊出(正确答案)D.问界M5智驾版搭载的ADS 2.0版本可实现160+种泊车场景，支持车头、车尾泊入(正确答案)8. 增程器是增程式汽车的核心零部件，对于问界M7采用的最新一代专用增程器，下列描述错误的有 *A.最高热效率可达40.5%(正确答案)B.采用阿特金森循环(正确答案)C.实现14:1的超高压缩比(正确答案)D.采用深度米勒循环9. 开启LCC功能后，路遇以下哪种场景时，在确保安全且不违反交规的情况下，可以实现自动变道和避障功能 *A.路边开门车辆(正确答案)B.施工占道(正确答案)C.锥桶/水马占道(正确答案)D.车辆占道(正确答案)10. 面对道路上的深坑，M5智驾版可以凭借其特有的GOD网络也能够轻松识别[判断题] *对错(正确答案)11. 问界M7四驱版本的前后电机类型是:前永磁同步电机，后交流异步电机。
Luminar布局L5自动驾驶
Luminar 布局L5自动驾驶它将帮助解决自动驾驶系统的检测和感知问题在研发自动驾驶汽车激光雷达技术的数十家公司中，Luminar 已经脱颖而 出，成为主要汽车制造商的 宠儿。
2017年，这家总部位于硅谷的公司与丰田研究院和沃尔沃汽车建立了合 作关系。
2018年12月，又宣布正在与奥迪子公司奥迪智能驾驶公司合作,计划在 2021年实现完全自动驾驶Luminar 表示已经取得了关键突破，找到了一种利用激光雷达的反馈和感知来预测行人运动的方法一一“姿势估计”O的部署。
Luminar 的高性能激光雷达将为奥迪的自动驾驶系统障碍物探测上发挥重要作用，使其能够探测前方250 米范围内的障碍物。
“感知仍然是自动驾 驶出行的瓶颈，我们很快就找到了最强大的传感器，让感知任务变得更简单。
”奥迪智能驾驶公司首席技术 官亚历山大•哈格(AlexandreHaag)说。
奥迪智能驾驶公司总部位于慕尼黑，是奥迪的全 资子公司。
该公司最初成立62AUTO BUSINESS REVIEW2019.1的目的是专注于城市出行，目前正考虑在更广泛的应用领域构建自动驾驶系统。
在高速公路驾驶中，Lumi-nar的远距离激光雷达能为奥迪的自动驾驶系统做岀重大的贡献。
2018年12月初，奥迪表示，未来五年，该公司将在电动汽车和自动驾驶等未来技术上投资近160亿美元，自动驾驶是这一计划的核心。
2017年3月，奥迪推出了自动驾驶系统，预计这一系统很快将覆盖大众集团的多个品牌。
目前，奥迪智能驾驶公司正在慕尼黑市内及周边地区测试车辆。
Luminar可能是目前少数几家能够大规模生产激光雷达的公司之一。
该公司在佛罗里达州奥兰多开设了一个12.5万平方英尺(约11613平方米)的制造工几除了丰田研究院、沃尔沃和奥迪以外，该公司还正在与其他13家汽车制造商合作。
在2018年11月的洛杉矶车展中，Luminar的创始人奥斯汀•拉塞尔(Austin Russell)表示，该公司已经取得了关键的突破，找到了一种利用激光雷达的反馈和感知来预测行人运动的方法。
迈向l5级自动驾驶汽车的发展原则
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激光雷达技术在智能驾驶中的应用
安装工程师年终总结安装工程师年终总结篇1我于20xx年xx月xx日来到xxx公司上班，有幸成为了xx 公司的一员。
进入xx已有一年的时间，担任安装工程师一职，主要负责xx工程安装工程的管理工作。
回忆20xx以来，工作总结如下：一、主要工作情况（一）、主要负责xx工程安装工程管理工作。
1、对强电、消防、给排水分部工程的现场监视：⑴、在强电、消防、给排水分部工程的质量方面进展全过程现场监视，特别对使用功能、观感质量等方面进展重点检查，对不符合的地方均要求施工单位进展整改，即使设计与现场实际情况有相矛盾的地方也在现场协商解决，最终到达设计要求，满足美观效果。
⑵、因现场施工操作人员缺乏、材料进场时间拖后以及土建施工滞后影响等原因，致使有的工序施工进度比原方案严重滞后。
如：卫生间洁具安装滞后，强电部分虽然除灯具外现已根本施工完成，但是也比原方案有所滞后。
2、弱电系统安装的现场监视：⑴、现场跟踪检查各个部位的弱电线缆布置，确保不漏设。
⑵、弱电线缆已按方案敷设完成，待土建及家具安装后安装面板，但是弱电机房土建部分至今还未开场静电地板施工，可能会造成最终的施工进度滞后。
3、空调、新风系统设备及管道安装的现场监视：⑴、在空调、新风系统工程的质量方面进展全过程现场监视，特别对使用功能、安装标高方面进展重点检查，对不符合质量要求的地方均要求施工单位进展整改，特别在安装标高上提出了要求，全部设备、管道必须按最大高度安装。
⑵、每台空调设备进场时均对设备型号进展核实，符合设计及合同要求前方同意进场使用。
⑶、现场协调解决实际施工中与土建工程的配合问题，共同顺利完成前阶段的安装工作。
空调部分施工根本按原方案完成，但是由于新风机进场时间较晚，该部分进度略微滞后。
现待土建天棚施工完成后安装风口面板。
4、针对该工程的投资控制对于该工程现场签证部分先与施工单位水电负责人现场核实工程量，并请投资管理部水电安装专业造价师到现场复核确认，按程序按制度做好了该工程的投资控制工作。
激光雷达在无人汽车领域的应用
激光雷达在无人汽车领域的应用自动驾驶技术已经成为了当前汽车行业中的热门话题，这种技术将彻底改变着未来的出行方式。
而其中一个关键的技术就是激光雷达（LIDAR）。
激光雷达是无人驾驶汽车中最重要的传感器之一。
它通过发出激光束并接收反射来创造环境的三维地图。
这种技术能够测量非常准确的距离、速度和位置，可以识别出障碍物并帮助汽车实现精确的定位。
在无人驾驶汽车的领域中，激光雷达被广泛地应用于车辆的自主导航、障碍物检测和环境建模等方面。
激光雷达的工作原理是通过发出激光束，激光束在命中物体后，会返回激光雷达并被接收器捕捉。
通过计算激光束的来回时间，就可以确定物体与激光雷达的距离，这就是LIDAR的基本原理。
通过向不同方向发射激光束，激光雷达可以离线创建汽车的行驶环境，其测量范围可达数百米。
激光雷达的应用场景涵盖了无人驾驶汽车的全部环境感知，如路面识别、定位、障碍物检测、判断路况、制定行驶路线等。
这些功能只有激光雷达才能实现，其他传感器无法做到。
激光雷达在无人驾驶汽车中的应用已逐渐成熟，目前在市场上已经存在多种激光雷达产品。
其中，Velodyne是一家全球领先的LIDAR厂商，其产品使用了16到128个激光束来进行环境地图建模。
除了Velodyne，还有许多公司加入到了激光雷达领域。
例如，Google和Uber都在他们的自动驾驶汽车中使用Velodyne的激光雷达，而Waymo和Zoox则是自主研发可观雷达的公司。
还有一些厂商采用了一些先进技术，例如MEMS（微机电系统）激光雷达，Chirp激光雷达等等。
与其他的传感器相比，激光雷达可以提供更为准确的数据，能够探测到更小的物体，同时可以快速重新扫描以检测运动中的物体，能力强大。
但因为成本较高，车载激光雷达目前仅与高端无人驾驶汽车使用比例较高。
总之，激光雷达已成为无人驾驶汽车中最为核心的技术之一，它可以为车辆提供高精度的环境地图和细致的环境感知，并为车辆的自主导航提供必要的信息，为未来出行带来全新的体验和可能。
aari激光雷达指标
aari激光雷达指标【最新版】目录1.引言2.AARI 激光雷达的主要指标3.结论正文【引言】激光雷达是一种通过向目标发射激光脉冲并测量其反射时间和幅度来检测和测量目标距离的技术。
在众多激光雷达品牌和型号中，AARI 激光雷达以其优越的性能和可靠的质量脱颖而出。
本文将介绍 AARI 激光雷达的主要指标，帮助读者更好地了解这一产品。
【AARI 激光雷达的主要指标】AARI 激光雷达具有以下几个主要指标：1.测距范围：AARI 激光雷达的测距范围广泛，可以从几百米到几千米不等。
这使得 AARI 激光雷达适用于各种应用场景，如无人驾驶、机器人导航、地形测绘等。
2.精度：AARI 激光雷达的测量精度高，其水平和垂直角度分辨率均达到了毫弧度级别。
这意味着 AARI 激光雷达可以准确地检测和测量目标，为用户提供精确的数据。
3.测速范围：AARI 激光雷达的测速范围广泛，可以从几米每秒到几千米每秒不等。
这使得 AARI 激光雷达适用于各种运动速度下的目标检测和测量。
4.抗干扰能力：AARI 激光雷达具有较强的抗干扰能力，能够在多种环境条件下稳定工作。
这包括抗电磁干扰、抗光学干扰等。
5.稳定性：AARI 激光雷达具有较高的稳定性，能够在长时间运行过程中保持稳定的性能。
这使得 AARI 激光雷达适用于需要长时间稳定运行的应用场景。
6.接口兼容性：AARI 激光雷达具有良好的接口兼容性，能够与多种传感器和数据处理系统相兼容。
这使得 AARI 激光雷达可以方便地集成到各种应用系统中。
【结论】综上所述，AARI 激光雷达具有测距范围广、精度高、测速范围广、抗干扰能力强、稳定性好以及接口兼容性佳等优点，适用于各种应用场景。
简述毫米波雷达原理的应用
简述毫米波雷达原理的应用1. 什么是毫米波雷达毫米波雷达是一种利用毫米波进行测距和探测的雷达系统。
毫米波是指波长在1毫米到10毫米之间的电磁波。
2. 毫米波雷达的原理毫米波雷达利用毫米波的特性进行测距和探测。
其原理可以简述如下：•毫米波是一种电磁波，可以被天空中的物体反射回来。
•毫米波雷达发射一束毫米波，当这束毫米波遇到物体时，会被物体反射回来。
•毫米波雷达接收到反射回来的毫米波，并通过测量反射回波的时间和强度，可以计算物体与雷达的距离、速度等信息。
3. 毫米波雷达的应用由于毫米波具有高频率、高分辨率等特点，毫米波雷达在许多领域得到了广泛的应用。
3.1 车辆碰撞预警系统毫米波雷达可以被用于车辆碰撞预警系统，通过测量车辆与前方障碍物之间的距离和速度，可以预测可能发生的碰撞，并及时发出报警。
•毫米波雷达可以提供高精度的测距，能够准确地探测前方障碍物的距离。
•毫米波雷达的高分辨率能够识别出多个障碍物，并跟踪其运动。
•毫米波雷达具有较高的抗干扰性能，不会受到天气、光照等因素的影响。
3.2 人体安全检测毫米波雷达可以被用于人体安全检测，例如在机场安检中，可以通过扫描乘客身体表面的反射波，探测是否携带有危险物品。
•毫米波雷达可以穿透衣物、皮肤等表面，探测到被隐藏的物体。
•毫米波雷达的高分辨率能够显示人体的轮廓和细节，更容易检测到潜在威胁。
3.3 精准测量由于毫米波雷达具有高精度、高分辨率的特点，它也被广泛应用于精准测量领域。
•毫米波雷达可以进行精准测距，可以用于测量建筑物、桥梁等大型结构物的尺寸。
•毫米波雷达可以进行高精度的速度测量，可以用于测量车辆、列车等高速运动物体的速度。
•毫米波雷达还可以用于测量流体的流速、物体的形状等。
4. 总结毫米波雷达利用毫米波的特性进行测距和探测，在车辆碰撞预警、人体安全检测和精准测量等领域得到了广泛的应用。
其高频率、高分辨率等特点使其具备了更高的准确性和性能，为各种应用场景提供了重要的技术支持。
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面向L5级自动驾驶Arralis谋求用毫米波雷达取代
激光雷达
毫米波雷达是否会削弱甚至取代激光雷达在自动驾驶汽车上的地位？这一话题在业内争论已久。
不少毫米波雷达供应商相信如此，并正用实践检验其正确性。
成立于2013年的爱尔兰高频半导体芯片研发商Arralis是其代表之一，并已研发出相应产品——E-band车用雷达系统C orvus。
据雷锋网新智驾了解，Arralis已被某国际知名一级供应商选定为下一代车载毫米波雷达提供商。
Corvus被应用于其目前正在研发的世界领先的L5级自动驾驶技术。
近期雷锋网新智驾对话爱尔兰毫米波雷达公司Arralis 集团CEO 杜方巍，初步了解了Arralis正在研发的应用于自动驾驶汽车的毫米波雷达产品及其背后的商业化思考。
Arralis 总部位于爱尔兰利默里克，在爱尔兰利默里克、北爱尔兰贝尔法斯特、英国曼彻斯特三地设立研发中心，并在中国芜湖建立生产线。
如今，Arralis正在进一步寻求融资，进行系统级研发和市场拓展投入，发力于自动驾驶，5G和卫星通信领域。
Arralis专注于高频毫米波芯片设计，其MMIC、模块、系统和产品主要应用于空间探测、航空航天、军工等领域。
Arral is目前通过在中国投产建厂，把其在MMIC和系统研发上的能力积累同中国市场需求进行结合，提供面向未来的毫米波雷达解决方案。
2017年，Arralis在芜湖成立合资公司，搭建了模块化全自动生产线，将生产制造能力转移至中国。
现阶段Arralis在中国专注于两件事：一是贴近客户建立中国的系统级研发中心，基于毫米波芯片技术、天线技术进行系统级研发拓展，以满足中国客户的需求；二是在中国建立更大规模的组装生产线。
Arralis的目标是用毫米波雷达代替激光雷达，杜方巍提到。
在自动驾驶领域，Arralis目前研发了一款E-band车用雷达系统--Corvus雷达。
Corvus雷达在L5级自动驾驶研发中用于替代激光雷达。
据介绍，Corvus雷达在探测范围、仰角分辨率和扫描面积等方面超过了目前市场上的自动驾驶雷达，能够在水平±45°和垂直±7°，300米范围，对多个目标进行探测。
这是目前主流的汽车毫米波雷达，甚至是激光雷达都达不到的探测距离。
当前77G雷达探测距离约为100米-200米之间，可见光摄像头探测距离为50米，激光雷达探测距离则在150米-200米。
众所周知，和激光雷达相比，毫米波雷达的弱势在于角分辨率。
这也成为Arralis重点攻坚的方向。
据雷锋网新智驾了解，Corvus雷达垂直和水平的角分辨率达到了0.5度和1度。
在L4级自动驾驶定义中，传感器即对应300米探测距离和1度角分辨率。
在这一点上，Corvus雷达已达到L4级性能指标。
Corvus雷达可实现高分辨率、长探测距离的性能背后，是A rralis在毫米波芯片方面多年的技术积累。
杜方巍提到，Arr alis的技术路线是从上至下研发毫米波雷达。
在做汽车雷达之前，Arralis已经在高频MMIC上有充分积累，研发了94 G毫米波雷达，该雷达已经应用于航空航天、无人机等领域。
所以，在毫米波系统设计的各个方面，从MMIC到模块，从相控阵天线到系统整合，Arralis积累了丰富经验。
据介绍，E-band车用雷达系统利用Arralis的Corvus单片微波集成电路（MMIC）产品组合和一个获得专利的模拟波束形成技术，能够在300米距离探测快速接近的摩托车等物体。
此外，该系统的方位角面和仰角面均采用单脉冲，可在波束内分辨目标角。
Arralis采用了抗干扰处理技术实现多目标分辨。
杜方巍提到，Arralis车用毫米波雷达已经具备可以代替激光雷达的能力。
目前Arralis毫米波雷达产品已经升级至第二代。
在完成L5级自动驾驶雷达硬性技术指标要求后，在第二代甚至第三代产品上，Arralis正在对“成本”进行攻坚。
据杜方巍介绍，第一代产品中，Arralis的PA、LNA、混频器等大多使用单个芯片。
在下一代产品中，Arralis计划将其升级为SoC芯片，即将单个的单微波芯片升级为复合芯片。
可以预见的是，新一代毫米波雷达成本将比市场上通用的短距雷达略高，但远低于激光雷达。
Corvus雷达的诞生源于客户项目需求。
目前Arralis已同全球知名的一家一级供应商建立合作。
杜方巍向雷锋网新智驾表示，这家一级供应商寻求的是应用于L 5级自动驾驶的技术合作商，面向未来的应用场景，而非当前量产的自动驾驶车辆。
在和这家一级供应商接触的过程中，客户提出了上百种场景需求。
杜方巍提到一个典型的例子：当道路上的一辆摩托车和汽车同向并排行驶，且速度相同，距离较近时，一般情况毫米波雷达无法分辨出两车速度。
因两个物体速度相同、反射率相同、距离特别近。
这是一个相当难的场景，几乎将市面上的毫米波雷达淘汰掉。
这也是Arralis挑战的最难的一个场景。
目前Arralis的车用毫米波雷达可以实现多目标识别：
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可以识别300米范围内500个以上的物体；
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可以识别反射率很低的物体，例如非金属物品、橡胶轮胎、小孩、飞鸟等；
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因毫米波雷达仰角要足够高，所以对于地面井盖、减速带、空中起落杆的识别也是诸多汽车毫米波雷达厂商面临的难题，这些问题已经被Arralis逐一解决。
毫米波雷达市场上被ABCD（Autoliv、Bosch、Continental 和Delphi）几百元的产品垄断。
Arralis的商业定位于高精尖毫米波雷达产品供应商。
据雷锋网新智驾了解到，Arralis是全球第一家研发出81G 毫米波雷达的公司。
现阶段主流毫米波雷达多是24G、77G、79G。
在频谱划分中，81G是汽车雷达中最高的频谱。
81G 带宽比77G高出2/3倍，达到5个G的带宽，且分辨率更高。
技术路线已经定型，Arralis正在重点解决毫米波雷达成本及生产问题。
迈进具备车规级要求的汽车领域，杜方巍最直观的感受是一级供应商对零部件、技术、工厂、人员要求都很严格。
目前Arralis正在申请相关资质，包括行业标准等资质。
在生产层面，目前Arralis已经在芜湖建立生产线，自动化能力接近100%，年产量可达十万级。