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车载传感器网络是什么 智能网联汽车毫米波雷达的作用

时间: 2024-01-13 19:09:15 |   作者: 米6官网下载m6

车载传感器网络是指在汽车或车辆系统中使用的一种无线传感器网络。它通过在车辆上部署多个传感器节点和
  • 产品介绍

  车载传感器网络是指在汽车或车辆系统中使用的一种无线传感器网络。它通过在车辆上部署多个传感器节点和通信设施,实现对车辆及其周围环境的数据采集、处理和传输。

  车载传感器网络能够适用于监测车辆每个方面的信息,例如车速、油耗、发动机温度、液位、轮胎压力等。它能够实时获取车辆运作时的状态、环境条件和驾驶行为等有关数据,并将这一些数据通过无线通信技术传输到车辆内部的控制单元或外部远程服务器做处理和分析。

  通过车载传感器网络,车辆系统能获得更全面、准确的信息,从而提供更高效、安全和智能化的驾驶体验和功能。例如,基于车载传感器网络能轻松实现车辆位置追踪、智能导航、车辆诊断、碰撞预警、无人驾驶等功能。

  总之,车载传感器网络利用传感器和无线通信技术,实现车辆及其周围环境信息的采集和传输,为车辆系统提供丰富的数据支持,促进车辆的智能化和提升驾驶体验。

  智能网联汽车毫米波雷达是一种用于车辆感知和安全驾驶的关键技术。它通过发射和接收毫米波信号,实现对车辆四周环境的高精度感知和探测,从而提供多种功能和应用。

  碰撞预警与刹车辅助:毫米波雷达可以实时监测前方或周围车辆、行人等障碍物的位置、距离和速度,并提供准确的数据。基于这一些信息,系统能进行碰撞预警,及时提示驾驶员注意,并辅助刹车操作,降低碰撞风险。

  自适应巡航控制:毫米波雷达可用于实现自适应巡航控制(ACC)系统。它可以测量与前车的距离和相对速度,实现智能的跟车功能,并根据交通状况自动调整车辆的巡航速度,提高驾驶的舒适性和安全性。

  盲区检测和车道保持:毫米波雷达还能够检测车辆的盲区,包括死角、侧后方等区域。通过提供视觉盲区警示和辅助车道保持功能,帮助驾驶员避免侧面和后方的潜在危险。

  路面状况监测:毫米波雷达可以识别路面上的障碍物、湿滑情况、积水等路况信息,并及时向驾驶员提供警示,增强驾驶员对道路条件的感知与对策。

  自动泊车辅助:利用毫米波雷达的高精度探测功能,智能网联汽车能轻松实现自动泊车辅助系统。它能够检测车辆四周的障碍物和停车位,精确计算行驶轨迹,并辅助自动完成倒车入位或平行泊车等操作。

  总之,智能网联汽车毫米波雷达通过感知和探测车辆四周环境的数据,为驾驶员提供重要的实时信息和辅助功能,以提高行车安全性、舒适性和驾驶体验。

  集微网消息(文/春夏)11月9日,广东惠州发布《惠州市智能网联汽车创新发展的策略规划(征求意见稿)》(以下简称“规划”)。         该规划指出,到2025年,惠州以智能网联汽车为主体的汽车产业规模将达到1000亿元;建成1-2个智能网联汽车区域性和省级制造业创新中心,重点骨干企业的研发技术投入占出售的收益的比重达到7%以上;智能网联汽车整车生产企业零部件本地配套率达到70%以上;培育主要经营业务收入过100亿元企业2-4家,过50亿元企业3-5家,过10亿元企业达到20家以上;建成国内一流的智能网联汽车测试示范区。         从产业布局来看,惠州将逐步构建“一核引领、两翼辐射、三大平台集聚、五大特色园联动”的

  自特斯拉被曝考虑重新加入雷达,且有很大的可能是高分辨率4D雷达以来,国内市场对4D毫米波雷达的热情持续高涨。 盖世汽车梳理发现,目前国内至少有20家公司在4D毫米波雷达方向上有所布局,包括老牌的Tier 1、跨界巨头、勇于探索商业模式的公司等等。不过,相当一部分公司目前只是储备了4D毫米波雷达的技术,产品还处于研发或者调试过程中。 森思泰克: 森思泰克在2018年就慢慢的开始研发毫米波雷达4D成像技术。2021年,4D成像雷达发展势头强劲,森思泰克率先与长安基于4D成像前向雷达定制与开发合作,拿下新一代平台的多款车型的项目定点。2022年森思泰克继续保持行业领先,拿下理想、红旗、吉利、长安等4D成像前向雷达的项目定点,也拿到了红旗的4D成像

  发展到哪一步了?国内18家供应商技术盘点 /

  近年来, 无人驾驶 已经不止是汽车界的热点,而是慢慢的变成为整个社会的热议话题,除了它具有巨大的经济潜力以外,它的社会效益同样巨大,因此从各大跨国车企到各个国家都开始重视对 无人驾驶 的研发,其中很重要的一点就是对 无人驾驶 有关技术专利的申请。下面就随汽车电子小编共同来了解一下相关联的内容吧。     专利反映了全球技术创新的趋势,可以为产业高质量发展决策提供有效的信息支撑,企业不但可以将专利转化为商业经济价值,还将其作为开拓国际市场、打压竞争对手武器。近期,清华大学全球产业4.5研究院发布了一份《智能网联汽车技术全球专利观察》的报告(以下简称报告),报告对当前智能互联汽车在专利申请数量、主体以及特点等进行了研究和分析,为我国今后在汽车互联

  2月20日,盖世汽车获悉,联合光电在互动平台表示,该公司的毫米波雷达产品现在已经凭借技术优势获得整车厂定点,且目前该公司已储备了4D毫米波雷达的有关技术且正在研发中。 被问及其与 华为 汽车的合作事宜时,联合光电表示:“目前公司与华为在多个领域有深入的合作,包括机器视觉产品及智慧显示屏产品。公司将一如既往地积极开拓有关产品的市场,力争获得更多优秀企业的合作机会。” 图源:联合光电官网 2月17日,联合光电披露投资者关系活动记录表显示,在智能驾驶领域,该公司基于2022年度良好的拓展态势,在2023年度将继续发力、加大市场推广,争取获得更多整车厂定点。截至目前,联合光电的毫米波雷达及相关这类的产品、AR-HUD相关这类的产品、车

  相关技术正在研发 /

  毫米波是指波长介于1-10mm的电磁波,波长短、频段宽,非常容易实现窄波束,雷达分辨率比较高,不易受干扰。毫米波雷达是测量被测物体相对距离、现对速度、方位的高精度传感器,早期被应用于军事领域,随着雷达技术的发展与进步,毫米波雷达传感器开始应用于汽车电子、无人机、智能交通等多个领域。 目前各个国家对车载毫米波雷达分配的频段各有不同,但大多分布在在24GHz和77GHz,少数国家(如日本)采用60GHz频段。由于77G相对于24G的诸多优势,未来全球车载毫米波雷达的频段会趋同于77GHz频段(76-81GHz)。     车载毫米波雷达的原理 车载毫米波雷达通过天线向外发射毫米波,接收目标反射信号,经后方处理后快

  2015 年,当时业界还在争论:无人驾驶是该用激光雷达还是用摄像头。到 2016 年,事情发生很大的转变,尤其某汽车公司 Autopilot 致死事故之后,业内渐渐觉得激光雷达是很重要的。 激光雷达是无人驾驶不可或缺的传感器 下图是无人驾驶的偏算法层的系统框架。从左边看,这是一个传感器的输入,如激光雷达、摄像头、毫米波、GPS、编码器和 IMU。这些传感器的数据输入到系统的感知算法里,对这个感知算法,我们会将这一些数据进行处理分析,如何将静态的物体分离出来,并怎么来识别、分类与跟踪动态物体。   无人驾驶的偏算法层的系统框架 高精度地图的获取很大程度依赖激光雷达以及摄像头。我们获取高精度地图后,结合 GPS 和 IMU、编码器、

  从知情人士处获悉,华为消费者 BG 正在与智能汽车解决方案 BU 进行整合,总负责人是华为消费者业务 CEO 余承东。 图源:网易 外界剖析,今年美国政府制裁加剧,华为芯片业务受阻,今年营收恐下降,而对于去年刚成立的汽车 BU,这种短期内不能产生效益的部门,与消费者 BG 的整合或许是不错的方式。 此外,荣耀业务的剥离势必让我们消费者 BG 业务出现空档,与汽车 BU 的整合,也凸显出华为内部对汽车业务价值的肯定。 两者若整合,汽车 BU 的 to C 属性增加,那个高喊“不造车”的华为进军发力汽车市场,一时间风云又四起。 “边缘”竞争对手 去年 4 月,华为首次以 Tier1 的身份登陆“第五届国际汽车关键技术

  浪潮,发力功率半导体 /

  引言 对毫米波雷达回波信号的处理通常能分为数字采样和信号处理两部分,其中数字采样的精度和性能将直接影响到信号处理得输出结果,因此,慢慢的变多的雷达系统要高带宽、高量化精度的A/D转换,毫米波雷达也不例外,ADC是对雷达回波进行数字化处理得前端,是信号处理与外界信息相连的桥梁,其性能也是影响和制约雷达整体性能的重要的条件之一。 由于雷达信号频带宽,动态范围大,数据处理实时性要求高,所以一定要选择高速A/D变换器,而AD9481频带宽,噪声低,转换速度快,尤其是差分信号动态性能突出,同时采用A、B两路输出的结构,提供有2个彼此反相的时钟(DCO+和DCO-),以便后续设备锁存数据。因此,其数据输出速率降低了一倍,从而降低了

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