研究人员开发新的雷达系统 或可取代激光雷达

据外媒报道，加州大学圣地亚哥分校的电气工程师开发了一种提高现有雷达传感器成像能力的方法，使其能够准确预测场景中物体的形状和大小。新系统在夜间和雾天测试时表现良好。

恶劣的天气将给自动驾驶汽车带来挑战。自动驾驶汽车依靠激光雷达和雷达等技术来观察周围环境和导航，但每种技术都有其缺点。在晴朗的天气条件下，激光雷达可以绘制高分辨率的3D图像，但在雾、尘、雨或雪等环境中无法清晰地看到周围环境。虽然雷达不受天气影响，但它只能捕获部分道路图像。加州大学圣地亚哥分校教授Dinesh Bhardia解释道，“这是一种类似于激光雷达的雷达，可以让自动驾驶汽车在恶劣天气条件下以低成本感知周围环境。我们的技术还可以实现激光雷达和雷达的融合，而无需使用昂贵的激光雷达。“该系统由安装在引擎盖上的两个雷达传感器组成，平均间距相当于一辆普通汽车的宽度。与单个雷达传感器相比，以这种方式布置两个雷达感应器可以让系统看到更多的空间和细节。当在晴朗的昼夜进行测试和驾驶时，该系统在确定汽车轮廓方面的性能与激光雷达传感器相当ng车辆。此外，在模拟雾天气的实验中，它的性能没有改变。该团队使用烟雾探测器隐藏了另一辆汽车，但该系统仍然能够准确预测汽车的3D几何形状，而激光雷达传感器未能通过测试。雷达成像质量差的原因是，当无线电波从物体反射时，只有一小部分信号被反射回传感器，导致车辆、行人和其他物体出现在稀疏的点集中。这就是使用单一雷达进行成像所面临的问题，”加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程博士Kshitiz Bansal说，“由于单一雷达只接收到几个点来表示场景，因此其感知能力较差。因此，有必要使用多个雷达设备，通过增加反射点的数量来提高感知能力，”研究团队发现，在汽车引擎盖上安装两个相距1.5米的雷达传感器是最佳解决方案。Bansal表示，“以这种方式安装两个雷达可以创建高分辨率区域，从而提高物体检测性能。此外，该系统还克服了雷达的另一个缺点：噪声。不属于任何物体的随机点经常出现在雷达图像中，传感器会接收到这些回波信号，即不直接来自被探测物体的无线电波反射信号。巴拉达指出，雷达越多，噪声就越多。因此，该团队开发了一种新的算法，可以融合信息n，以生成没有噪声的新图像。与此同时，该团队还构建了一个数据集，融合了来自两个雷达的数据。Bhardia表示，“目前还没有包含此类数据的公共数据集，这些数据来自多个雷达的重叠视场。我们收集自己的数据，并建立自己的数据集，用于训练算法和测试。”该数据集由54000张昼夜拍摄的雷达图像组成，包括实时交通和雾中模拟驾驶场景。未来，研究人员将在雨天收集更多数据，因此团队需要为他们的硬件制作更好的防护罩。目前，该团队正在与丰田公司合作，将新的雷达技术与摄像头相结合。研究人员认为，这项技术可能会取代激光雷达。Bhardia表示，“我们无法仅通过雷达感知车辆的颜色或型号，这些特征对于提高自动驾驶汽车的感知能力也很重要。”

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