Thuật toán SLAM dựa trên radar (Đại học Ulm)

Một bài báo kỹ thuật có tiêu đề “Bản đồ và bản đồ hóa đồng thời (SLAM) để xử lý radar khẩu độ tổng hợp (SAR) trong lĩnh vực lái xe tự động” đã được các nhà nghiên cứu tại Đại học Ulm xuất bản.

Tóm tắt:

“Công nghệ lái xe tự động đã có những tiến bộ vượt bậc trong những năm gần đây, cách mạng hóa hệ thống giao thông và mở đường cho những chuyến đi an toàn và hiệu quả hơn. Một trong những thách thức quan trọng trong việc phát triển các phương tiện tự lái hoàn toàn là nhận thức chính xác về môi trường xung quanh. Mạng cảm biến radar cung cấp khả năng phát hiện môi trường mạnh mẽ. Rõ ràng là nguyên lý của radar khẩu độ tổng hợp (SAR) có thể được sử dụng không chỉ trong lĩnh vực quan sát trái đất mà còn ngày càng được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực lái xe tự động. Với sự trợ giúp của các cảm biến radar gắn trên xe, có thể tạo ra các khẩu độ tổng hợp khổng lồ và do đó đạt được độ phân giải góc cao, điều này cuối cùng cho phép thu được hình ảnh chi tiết. Tuy nhiên, việc tăng chất lượng hình ảnh cũng làm tăng yêu cầu về độ chính xác của vị trí và do đó, việc định vị phương tiện trên bản đồ. Do không thể đạt được độ chính xác định vị tương đối trong phạm vi milimet trên các quỹ đạo dài bằng Hệ thống vệ tinh dẫn đường toàn cầu (GNSS) thông thường nên thuật toán định vị và lập bản đồ đồng thời (SLAM) thường được sử dụng. Bài báo này trình bày một thuật toán SLAM hoàn toàn dựa trên radar, cho phép xử lý SAR có độ phân giải cao trong miền tần số ô tô 77 GHz. Thuật toán được trình bày được đánh giá bằng các phép đo quỹ đạo có chiều dài lên tới 500 m và thời gian đo hơn hai phút.”

Tìm giấy kỹ thuật tại đây. Được xuất bản vào tháng 2023 năm XNUMX.

T. Grebner, R. Riekenbrauck và C. Waldschmidt, “Bản địa hóa và lập bản đồ đồng thời (SLAM) để xử lý Radar khẩu độ tổng hợp (SAR) trong lĩnh vực lái xe tự động,” trong Giao dịch của IEEE trên Hệ thống Radar, tập. 2, trang 47-66, 2024, doi: 10.1109/TRS.2023.3347734.

Đọc liên quan
Có bao nhiêu cảm biến cho lái xe tự hành?
Công nghệ cảm biến vẫn đang phát triển và khả năng của nó vẫn đang được tranh luận.
Chuẩn Bị Cho Xe Cấp 4
Quyền tự chủ có thể sẽ xuất hiện ở các giai đoạn khác nhau của L3+. Những gì còn thiếu và những thách thức về công nghệ và kinh doanh nào cần được giải quyết.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://semiengineering.com/radar-based-slam-algorithm-ulm-university/