在线观看www成人影院-在线观看www日本免费网站-在线观看www视频-在线观看操-欧美18在线-欧美1级

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

自動駕駛傳感器前處理介紹

麥辣雞腿堡 ? 來源:智車Robot ? 作者:Bruce Jiang ? 2023-10-04 10:42 ? 次閱讀

攝像頭前處理流程

?自動駕駛HDR:為適應自動駕駛所處的高動態范圍環境,先進的圖像傳感器采用同時多曝光和/或拆分像素設計。組合不同曝光可將固有動態范圍(80-100dB)擴展至目標動態范圍(120-140dB或更高)。

?攝像頭或攝像模塊:由圖像傳感器、顏色濾波陣列、鏡頭、外殼及可選前處理組成的傳感器系統。

?色彩濾波陣列(CFA):應用于圖像傳感器的光學元件,形成特定顏色像素模式,通常以2x2單個顏色指定,如紅、綠、藍、黃、青等。常見例子有RGGB(Bayer)、RCCC、RCCB、RYYCy。

?計算機視覺(CV)前處理:用于增強傳統CV算法效果的具體處理,如光流、Harris角點檢測等。

?圖像傳感器:收集光線并輸出數字像素樣本的芯片。可采集不同波長光線,數字輸出格式多種多樣。常見波長包括可見光、IR、近紅外(NIR)、短波IR(SWIR)等。

?人類視覺前處理:用于使圖像對人類更易看的具體處理。

?鏡頭:各種鏡頭安裝在圖像傳感器陣列和CFA上。傳統自動駕駛應用使用固定焦距/固定鏡頭。

?機器學習(ML)前處理:用于增強機器學習(ML)和深度神經網絡(DNN)算法效果的具體處理。這取決于所用算法,前處理范圍從無到完整的人類視覺流程不等。詳見成像工作組。

?傳感器上的前處理:用于自動駕駛的先進圖像傳感器具有許多增強和壓縮原始樣本的功能。這些傳感器通常具有數字增益調整、黑電平調整、多曝光片段線性組合等。輸出流量仍很大(3~6Gbps),但遠低于原始樣本流。

?原始像素樣本:來自芯片上ADC的未處理樣本。這些樣本仍受鏡頭、CFA、模擬增益設定、曝光設定等的光學和模擬影響調整。像素通常以每個曝光10~16位采樣。一個800萬像素的圖像傳感器,使用4次曝光,以每秒30幀的速度,將產生高達15.36 Gbps的數據率。

雷達前處理流程

?汽車雷達:由天線陣列、一個或多個微波集成電路(MMIC)和可選前處理組成。大多數汽車雷達采用頻率調制連續波(FMCW)操作,但也有幾種替代技術正在開發。雷達操作基礎有許多不錯的資料來源。

?雷達幀:通過一個或多個發射機發出的一系列傳輸脈沖序列,以實現場景視野、分辨率/分離度/識別度和期望維度(距離、徑向速度、方位和仰角)的精度設計目標。

?原始雷達樣本:來自連接特定接收機(Rx)的ADC的樣本。這些ADC通常為10~16位,工作頻率約50MHz(MSps),生成原始流量高達每Rx通道約800Mbps。高端汽車雷達通常有4~16個接收通道(3.2~12.8Gbps),先進研究使用幾十個接收機。

?雷達數據立方體:通過處理原始雷達樣本生成的1~4維立方體。通常采用FFT獲得距離和多普勒維度。可用于計算方位和/或仰角的數字波束成形,但也有許多更先進的算法以更好的結果換取額外處理。

?雷達數據立方體壓縮:由于數據立方體中大多數位置沒有返回,存在幾種簡單(通常專有)算法壓縮數據立方體以減少傳輸帶寬。

?雷達檢測/點云:通常對數據立方體進行閾值處理/CFAR和將相鄰返回合并為單點/檢測。這大大降低了數據帶寬,但也損失了數據立方體中的目標“形狀”。

?雷達對象:基于檢測結果,傳統雷達處理會將附近點集群化并返回目標對象“塊”。

?雷達感知:大類算法,可將雷達數據處理為汽車、人員等分類對象,還有更多基礎設施對象。這些算法通常對數據立方體、點云或對象進行操作,但也有基于原始數據的研究。

?雷達輸出數據格式:點云,點具有位置、距離、強度、運動信息等屬性。

激光雷達前處理流程

?汽車激光雷達傳感器:激光雷達系統可以分為幾類基本類別。波長、脈沖/調制技術、接收器技術和掃描技術等基本變量會帶來許多權衡取舍。

?Flash與掃描激光雷達:閃光激光雷達本質上是飛行時間(TOF)相機。使用激光閃光和高速2D接收器陣列,可以捕捉到許多“曝光區間”或“距離分箱”。2D陣列給出x/y位置,對距離分箱的處理可以得到反射或返回的峰值z位置。與Flash激光雷達不同,掃描激光雷達一次只在一個x/y方向上“觀察”。發出脈沖后等待一定時間獲取返回。這使設計者可以一次關注發出能量(在眼安全限制內)在一個位置上。然后掃描機制移動到下一個“像素”位置。

?脈沖與調制激光雷達:脈沖激光雷達需要更高功率來克服陽光的背景噪聲,但系統相對簡單。調制激光雷達噪聲水平更低,因為干擾源要么沒有調制(陽光或其他脈沖激光雷達),要么與發射調制的時間/頻率組合極不可能重合(其他調制激光雷達)。由于噪聲水平更低,在相似輸出功率下,調制激光雷達的范圍遠超脈沖激光雷達。更復雜的發射器和接收器的代價是主要缺點。根據調制方案(如FMCW),它們也有更長的“駐留”時間,因為接收器需要等待完整調制返回,而不是快速脈沖。這增加的駐留時間導致與其他技術相比點數/秒更低。

?原始激光雷達樣本:激光雷達樣本測量返回強度對時間的關系。它們通常每個接收器為1~6 Gbps,不太可能在當前汽車網絡技術中傳輸。接收強度取決于發射功率、與物體距離和物體反射率。

?激光雷達返回波形:對原始樣本進行閾值處理形成每個從遠處物體反射的波形,也稱為返回。

?激光雷達返回:使用各種算法找到返回波形的強度峰值/時間。對于任 one發射脈沖,由于波束發散和目標的半透明性,可以有許多不同的返回。這些返回通常包括視場中的x、y位置,返回的距離和強度,以及用于全局同步的時間戳。

?激光雷達點云:點云是返回列表,可以對視場中的每個x/y位置具有多個返回。大多數汽車激光雷達輸出每個x/y位置1~3個返回的點云。研究界有強烈觀點認為應輸出返回波形,因為它們包含目標對象的更多信息。與雷達處理類似,峰值檢測可有效壓縮所需的數據帶寬,但明顯損失目標對象信息。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • 傳感器
    +關注

    關注

    2560

    文章

    52133

    瀏覽量

    761289
  • 汽車電子
    +關注

    關注

    3034

    文章

    8187

    瀏覽量

    168990
  • 攝像頭
    +關注

    關注

    60

    文章

    4919

    瀏覽量

    97348
  • 雷達
    +關注

    關注

    50

    文章

    3034

    瀏覽量

    118998
  • 自動駕駛
    +關注

    關注

    788

    文章

    14109

    瀏覽量

    168681
收藏 人收藏

    評論

    相關推薦

    未來已來,多傳感器融合感知是自動駕駛破局的關鍵

    巨大的進展;自動駕駛開始摒棄手動編碼規則和機器學習模型的方法,轉向全面采用端到端的神經網絡AI系統,它能模仿學習人類司機的駕駛,遇到場景直接輸入傳感器數據,再直接輸出轉向、制動和加速信號。模仿學習人類
    發表于 04-11 10:26

    FPGA在自動駕駛領域有哪些應用?

    低,適合用于實現高效的圖像算法,如車道線檢測、交通標志識別等。 雷達和LiDAR處理自動駕駛汽車通常會使用雷達和LiDAR(激光雷達)等多種傳感器來獲取環境信息。FPGA能夠協助完成這些傳感
    發表于 07-29 17:09

    FPGA在自動駕駛領域有哪些優勢?

    領域的主要優勢: 高性能與并行處理能力: FPGA內部包含大量的邏輯門和可配置的連接,能夠同時處理多個數據流和計算任務。這種并行處理能力使得FPGA在處理
    發表于 07-29 17:11

    【mBot申請】自動駕駛

    申請理由:很喜歡硬件功能完善的機器人,這款機器人上面的多種傳感器及器件均用過,超聲波傳感器和巡線傳感器還未接觸過,想了解下這種傳感器的靈敏度和精度,而且近年來
    發表于 11-30 15:30

    自動駕駛真的會來嗎?

    自動駕駛和背后技術有了更廣泛地討論、更深刻地認知;另一方面則是讓不少風投看到了機會,認為傳感器芯片為代表的硬件研發,以及計算機視覺為支撐的軟件技術,將會迎來更大的關注度。特斯拉的autopilot
    發表于 07-21 09:00

    自動駕駛的到來

      傳統汽車廠商更趨向于通過技術的不斷積累,場景的不斷豐富,逐步從輔助駕駛過渡到半自動駕駛,進而在將來最終實現無人駕駛;某些高科技公司則希望通過各種外部傳感器實時采集海量數據,
    發表于 06-08 15:25

    自動駕駛系列報告大放送了涉及傳感器,芯片,執行控制等

    自動駕駛系統:量產導向還是性能導向, 自動駕駛系列報告三:車載芯片篇,自動駕駛芯片,GPU的現在和ASIC的未來, 自動駕駛系列報告之四:傳感器
    發表于 08-09 17:14

    自動駕駛的五大傳感器各有千秋

    自動駕駛概念想必大家并不陌生,但對于其中發揮“眼睛”作用,眼觀六路耳聽八方的各種傳感器,可能大家未必非常熟悉。通常而言,為獲得良好的路況檢測結果,一輛自動駕駛汽車會安裝多種傳感器,本文
    發表于 05-13 08:29

    自動駕駛汽車中傳感器的分析

    特斯拉在五月份發生的自動駕駛事故,和最近在Defcon上演示的如何干擾傳感器,都充分說明了傳感器自動駕駛中的重要性:環境感知是自動駕駛實現
    發表于 05-14 07:34

    這些自動駕駛傳感器,你了解多少?

    傳感器技術發展本身來說,要在接下來十年里保證自動駕駛車安全地上路,硬件性能與背后的軟件算法,以及不同傳感器之間的數據融合,都是需要提升的地方。
    發表于 05-18 06:11

    傳感器自動駕駛“硬實力” 有哪些

    隨著自動駕駛等前沿科技領域發展加速,傳感器的重要性和普及率也獲得了持續提升。面對傳感器在未來愈發廣闊的藍海“誘惑”,國內企業亟需加強各領域合作,并積極引進高端人才、完善培養體系,以獲得突破性的創新
    發表于 07-29 07:54

    自動駕駛系統設計及應用的相關資料分享

    作者:余貴珍、周彬、王陽、周亦威、白宇目錄第一章 自動駕駛系統概述1.1 自動駕駛系統架構1.1.1 自動駕駛系統的三個層級1.1.2 自動駕駛系統的基本技術架構1.2
    發表于 08-30 08:36

    自動駕駛線控底盤VCU功能介紹

    滿足自動駕駛遠程遙控的線控底盤整車控制VCU1 自動駕駛線控底盤VCU功能介紹滿足自動駕駛及遙控駕駛
    發表于 09-07 06:30

    自動駕駛汽車傳感器有哪些

    自動駕駛汽車傳感器是實現自動駕駛功能的關鍵組件,它們通過采集和處理車輛周圍環境的信息,為自動駕駛系統提供必要的感知和決策依據。以下是對
    的頭像 發表于 07-23 16:00 ?2835次閱讀

    自動駕駛傳感器技術介紹

    自動駕駛傳感器技術是自動駕駛系統的核心組成部分,它使車輛能夠感知并理解周圍環境,從而做出智能決策。以下是對自動駕駛傳感器技術的詳細
    的頭像 發表于 07-23 16:08 ?2796次閱讀
    主站蜘蛛池模板: 丁香狠狠色婷婷久久综合 | 特黄特色三级在线观看 | 九九精品久久久久久噜噜 | 日韩dv | 日本一本高清视频 | 啪啪小视频网站 | 四虎影视永久在线 yin56xyz | 色视频网站免费 | 六月综合| 久久www成人看片 | 又黄又免费的网站 | 2017亚洲男人天堂 | 亚洲国产成人精品女人久久久 | 国语自产自拍秒拍在线视频 | 久热九九| 亚洲天堂婷婷 | 天天操天天添 | 免费鲁丝片一级观看 | 天堂视频在线观看 | 精品久久久久久午夜 | 欧美精品高清在线xxxx | 教官的好爽好深h片段 | 精品视频一区二区三区四区五区 | 久久伊人精品青青草原高清 | 最好看的最新中文字幕2018免费视频 | 午夜毛片不卡高清免费 | 国产免费久久精品 | 在线播放亚洲视频 | 午夜日韩视频 | 性xxxx黑人与亚洲 | 国产在线麻豆自在拍91精品 | 激情五月五月婷婷 | 99久久免费午夜国产精品 | 最新地址四虎www4hutv | 天天爱夜夜爱 | bt天堂磁力搜索 | 黄色的视频网站 | 免费的毛片网站 | 国产一卡二卡3卡4卡四卡在线 | 天天插视频 | 日本三级理论片 |