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机器学习雷达有望导入汽车应用

上网日期: 2016年05月30日 ?? 作者: Peter Clarke ?? 我来评论 字号:放大 | 缩小 分享到:sina weibo tencent weibo tencent weibo


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关键字:机器学习? 雷达传感器? 汽车应用?

比利时研究机构IMEC计划打造下一代传感器——特别是雷达传感器,以及可在本地撷取有效信息的装置,甚至使其成为学习机器。

IMEC目前已经与汽车雷达业者英飞凌科技(Infineon Technologies)携手合作,以28nm CMOS打造79GHz产品。IMEC感知系统计划总监Wim van Thillo表示,目前,该研究机构打算采用更小的波长,并在其传感器后端增添机器学习功能。

Van Thillo说,他的研究团队正致力于开发140GHz芯片。在此频率范围下采用2.2mm波长,该研究团队打算在1mm2芯片上实现较4GHz更高的带宽。

由于雷达可内建于天线芯片(antenna-on-chip)上,使其具有可在更小系统尺寸上实现更高距离与角度分辨率的优点。除了角度与距离解析 度以外,这种雷达还能透过微型多普勒(Doppler)效应提供速度信息。使用多种天线整合于芯片的方式,还可增强Doppler分辨率以及实现更好的深 度分辨率。

撷取速度信息所需的信号处理必须进一步使用算法,以实现图形辨识与自动学习。因此,Van Thillo看好未来的雷达将能利用其微型Doppler标识辨识与区别行人、自行车与汽车的特征。

IMEC毫米波感知系统计划经理Massimiliano Maranella表示,28nm CMOS工艺已广受采用,而仿真的方式让信号看起来足以有效采用。然而,他也坦承,28nm CMOS平台并不适合长程(300m)的车用雷达。

Maranella解释,其挑战之处在于汽车保险杠和金属漆中使用的塑料在140GHz时会吸收能量。

然而,尽管这一频率可用于更短距离的手势辨识系统,学习功能则可扩展至更广泛的感知系统,特别是车用系统中。

例如,这种机器学习雷达将成为传感器中枢系统的一部份,结合视觉与雷达共同实现更佳辨识度。Van Thillo指出,对于即将出现的连网汽车来说,最大的优点之一在于车辆将可受益于“车队学习”(fleet-learning)。因此,相较于个别车辆,该技术更有利于多部车辆共同学习如何辨识与因应危险状况。

编译:Susan Hong

本文授权编译自EE Times,版权所有,谢绝转载

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