无人驾驶技术——Radar信号的介绍

本文深入探讨了雷达信号的关键属性,包括波长、频率、相位及一般方程,旨在揭示其在自动驾驶车辆中的作用机制。文章指出,雷达信号的频率决定波长大小,相位则用于测量目标的多普勒频移,而信号振幅直接影响雷达的探测能力。

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上一篇主要介绍了Radar的工作原理和结构,以及在自动驾驶汽车中扮演的角色,这一节主要是学习分析Radar信号,包括波长,波的频率,信号的相位以及波的一般方程,做个笔记分享,方便以后查询。

信号属性

在这个概念中,您将看到信号属性的一般概述,包括信号波长的定义和信号方程的一般形式。

波长

波长(\lambdaλ)是从波的一个点到下一个波的同一点的物理长度,计算公式为
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频率越高,波长越小。

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波的频率

波的频率是每秒经过的波的数量,以赫兹(Hz)为单位。汽车雷达通常工作在W波段(76GHz-81GHz)。这个频率的信号被称为毫米波,因为波长以毫米为单位。

信号的带宽是连续频带中最高和最低频率分量之间的差。

振幅是信号的强度。通常它对应于以db/dbm定义的射频信号/电磁场的功率。它与配置雷达的输出功率和感应接收到的信号有关。雷达信号的幅度越大,雷达的能见度越高。汽车雷达最大输出功率为55 dBm(316 W)。
dB, dBm, mW, and W 之间的转换可参考 这里

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信号相位

相位是波形周期中的一个特定时间点,以度为单位测量。一个完整的周期是360度。每个参数值相对于周期开始的相位如下图所示,以0°到360°的度数和0到2π的弧度表示。

频率也可以定义为相位相对于时间的一阶导数。

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这里, φ 是指信号的相位。它的特性将用于测量运动目标的多普勒频移。
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两个周期信号的相位差称为相位差。当差为零时,这两个信号被称为同相,否则它们彼此不同相。

相位信息处理在雷达多普勒处理和到达角技术中具有重要意义。

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波的一般方程

在空间中传播的波由以下方程定义:
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其中:

A是信号的振幅
fc是信号频率
φ 是信号的相位
### 基于车联网的无人驾驶系统 #### 架构概述 基于车联网(V2X)的无人驾驶系统融合了多种先进技术,旨在通过车辆与其他车辆、基础设施以及行人之间的通信来提升驾驶安全性与效率。该类系统通常采用一种混合式的导航策略,在全局层面高度依赖精确的地图数据和定位服务;而在局部,则更加注重实时环境感知能力[^1]。 #### 工作原理详解 此类无人驾驶方案的工作机制可以分为几个主要阶段: - **信息采集**:利用车载传感器(如摄像头、雷达等)收集周围环境的信息,并借助V2X技术接收来自其他道路使用者或交通设施的消息。 - **数据分析处理**:将获取的数据传输至中央计算单元进行分析解读,确定当前路况状况并预测潜在风险因素。 - **决策制定**:依据预设算法模型评估不同行动方案的安全性和可行性,从而选定最优行驶路线及速度调整计划。 - **执行控制指令**:向汽车的动力总成控制系统发送具体操作命令,比如加速减速、转向变道等动作,确保按照既定目标平稳运行。 #### 关键实现技术解析 ##### V2X通讯协议支持 为了使各参与方能够有效交换重要行车资讯,必须建立一套标准化且可靠的无线网络连接方式——即所谓的Vehicle-to-Everything (V2X)。这不仅促进了车际间高效协作,也为智能交通管理提供了坚实基础。 ##### 高精度地图构建与维护 高分辨率电子地图对于保障自动驾驶功能至关重要。它不仅要包含详尽的道路几何特征描述,还需标注各类静态障碍物位置及其属性参数。此外,动态更新机制同样不可或缺,以便及时反映临时施工路段或其他突发情况的影响范围。 ##### 多源传感融合算法优化 面对复杂多变的实际应用场景,单一类型的探测设备往往难以满足全方位监测需求。因此,综合运用激光测距仪(LiDAR)、毫米波雷达(RADAR)等多种手段的优势互补特性显得尤为重要。通过对不同类型输入信号的有效整合,可显著提高物体识别准确性及距离测量精度。 ```python def sensor_fusion(sensor_data): """ 对来自多个传感器的数据进行融合处理 参数: sensor_data(dict): 各种传感器原始读数集合 返回值: fused_result(list): 融合后的最终结果列表 """ # 这里只是一个简单的示例函数结构示意 pass ```
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