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英飞凌投资Metawave结硕果 AI智能雷达成功实现300米探测和识别

导读: Metawave近日宣布其开发的先进雷达通过演示验证,业界首次实现300米外的汽车及其速度探测,以及最远可达180米外的行人和自行车探测。

据麦姆斯咨询报道,Metawave近日宣布其开发的先进雷达通过演示验证,业界首次实现300米外的汽车及其速度探测,以及最远可达180米外的行人和自行车探测。通过与Infineon(英飞凌)77GHz雷达芯片组(包括RXS8160 MMIC和AURIX微控制器)以及NVIDIA(英伟达)AI(人工智能)处理引擎相结合,Metawave的开发测试平台性能相比目前现有的汽车传感器提升了一倍以上,其它汽车传感器只能在更短的100米距离探测无法识别、通常模糊的物体。

英飞凌投资Metawave结硕果 AI智能雷达成功实现300米探测和识别

“我们期待与英飞凌合作开发一款先进的自动驾驶感知平台,为汽车行业巨头开辟更快、更安全的自动驾驶之路,”Metawave战略联盟副总裁Tim Curley说,“我们在使用英飞凌芯片组展示先进的智能雷达能够达到什么样的性能方面取得了长足的进步(从具有物体跟踪功能的高分辨率77GHz汽车雷达,到利用人工智能知晓汽车前方具体的状况),证明了我们的平台能够在更远的距离探测人类和汽车。”

根据Yole近期发布的《自动驾驶汽车传感器-2018版》报告,自动驾驶汽车将配备多种传感器,最主要包括激光雷达(LiDAR)、雷达(RADAR)和摄像头(Camera),到2027年,汽车雷达市场规模预计将超过3亿美元。先进的智能雷达在使自动驾驶更安全方面发挥着重要作用,特别是在恶劣的天气和运行条件下,如浓雾、暴风雨和泥泞的道路等。与摄像头和激光雷达不同,雷达可以在恶劣的天气条件下实现远距离物体探测。目前的雷达传感器在高分辨率探测方面能力有限,因此无法确定并利用人工智能对汽车前方的物体进行分类,特别是在300米的远距离。

英飞凌投资Metawave结硕果 AI智能雷达成功实现300米探测和识别

Metawave 开发的WARLORD智能雷达

Metawave智能雷达平台WARLORD使用一根单天线,天线本身可以对波束塑形并控制,在模拟空间快速识别物体,并利用人工智能在雷达探测时进行深度学习。

英飞凌投资Metawave结硕果 AI智能雷达成功实现300米探测和识别

Metawave采用的自适应超材料

Metawave的“模拟雷达”技术利用了自适应超材料(微软件控制,具有独特电磁特性的电路板结构)来模拟相控阵。传统的相控阵天线采用多个辐射元件,通过轻微改变信号发射的相位来形成波束并进行波束转向,但是,Metawave的系统仅利用一个单天线便能提供一样的性能。其结果便是显著简化、更高效的系统,带来最先进的数字波束成形雷达。

“与Metawave的合作走向路测令我们非常高兴,”英飞凌硅谷汽车创新中心负责人Ritesh Tyagi说:“此轮演示展示了英飞凌的雷达芯片组和Metawave先进的天线技术如何有效结合,提供最先进的雷达传感平台,从而提升自动驾驶的安全性。”

摄像头、激光雷达和雷达这三种传感器是目前自动驾驶汽车感知系统的基本组成部分。摄像头是分辨率最高的传感器,但无法看到超过70米的物体。激光雷达的探测范围能够扩展到约180米,具有相当高的分辨率成像能力。而雷达以较低的频率工作,并能够比其他两种传感器更快地进行远距离探测。不过,目前的雷达传感器分辨率不够高,无法区分物体。这些雷达系统需要使用多个天线,而这些天线很重且昂贵,并且需要分析数字空间中的每个信号,这需要耗费大量时间。

将人工智能(AI)嵌入无线技术

得益于Metawave的模拟波束成形和转向技术,它们正在开发一种与众不同的人工智能引擎——AWARE。Metawave的深度学习和决策算法,通过后端的专有电磁和雷达代码得到增强。

AWARE引擎由一系列强大的算法组成,包括距离多普勒估算,杂波和干扰抑制,物体探测和跟踪,以及专有优化和反卷积例程,卷积神经网络和决策代码库。

据麦姆斯咨询此前报道,Metawave的投资方包括英飞凌、Hyundai(现代汽车)、Toyota(丰田汽车)、Denso(日本电装)以及Asahi Glass等汽车产业领导者。其它战略投资方还包括: Motus Ventures、Khosla Ventures、Autotech Ventures、Bold Capital、Western Technology Investment、Alrai Capital和SAIC Motor(上汽集团)。

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