深度学习汽车雷达学位论文

前雷达:前雷达探头装在前保险杠上，探头以大约45度角辐射，上下左右搜寻目标。它最大的好处是能探索到那些低于保险杠而司机从车内难以看见的障碍物，并报警，如花坛、玩耍的小孩等。后雷达 :也叫倒车雷达，探头安装在后保险杠上，当挡位杆挂入倒挡时，倒车雷达自动开始工作。探头侦测到后方物体时蜂鸣器发出警示，当车辆继续倒车时，警报声音的频率会逐渐加快，最后变为长鸣音。

驻车雷达是汽车泊车或者倒车时的安全辅助装置，是根据蝙蝠在黑夜里高速飞行而不会与任何障碍物相撞的原理设计开发的。由超声波传感器（俗称探头）、控制器和显示器（或蜂鸣器）等部分组成。能以声音或者更为直观的显示告知驾驶员周围障碍物的情况，解除了驾驶员泊车、倒车和起动车辆时前后左右探视所引起的困扰，并帮助驾驶员扫除了视野死角和视线模糊的缺陷，提高驾驶的安全性。

激光雷达是激光探测及测距系统的简称，主要包括发射系统、接收系统和信号处理系统。核心组件主要有激光器、扫描器及光学组件、光电探测器及接收IC，以及位置和导航器件等，可提供高分辨率的几何图像、距离图像、速度图像。

在过去，激光雷达主要用于工业测绘、气象监测等领域，而如今已经成为了车载领域最重要的细分。

目前激光雷达前装上车需要跨越成本高昂、车规级量产难度大、技术路线百花齐放、产业链配套不成熟等诸多挑战，而蔚来ET7、小鹏P5、北汽新能源阿尔法S等新车型配置激光雷达带来行业萌芽的曙光。

在高等级自动驾驶系统内，激光雷达是不可或缺的。激光雷达兼具测距远、角度分辨率优、受环境光照影响小的特点，且无需深度学习算法，可显著提升自动驾驶系统可靠性。

随自动驾驶等级上升，激光雷达单车搭载量也逐渐上升。Yole预计，L3等级 汽车 至少需要1台激光雷达，L4和L5则分别需要2台和4台。

高工智能 汽车 研究院监测数据显示，2021年1-11月新车装标配搭载L2数量为338.51万辆，仅落后于L1搭载量约7万辆。新车L2搭载率达到18.61%，同时搭载APA占比为26.91%。智能化已然成为车企差异化竞争核心，但是L1/L2还处于智能驾驶较为初期的阶段，未来智能化程度亟需质的飞跃。激光雷达则扮演了L3等级自动驾驶的重要角色，强化智能车感知能力，被众多车企的新车型所搭载。

激光雷达是所见即所得的传感器，避开了摄像头对于数据库和算法的高度依赖，在L3等级智能驾驶中能够加快反应速度，提高系统冗余性。

目前车企与激光雷达厂商均着力于推动激光雷达上车量产，2021年以来激光雷达前装量产加速。

Strategy Analytic预测全球高级驾驶辅助系统领域的激光雷达需求量将从2020年的4.8万台增长到2028年的970.7万台，2020-2028年年复合增长率达到94.2%，其中国内市场需求量占比将从2020年的2%增长至2028年的30%，位居全球第一。

根据沙利文咨询公司预测，2025年全球车载激光雷达市场规模将超过80亿美元。2025年全球无人驾驶激光雷达市场规模达35亿美元，2019-2025年复合增长率为80.9%。2025年中国激光雷达市场规模将达到43.1亿美元，较2019年实现63.1%的年均复合增长率，其中高级驾驶辅助系统与无人驾驶领域的激光雷达合计市场规模超过20亿美元。

随着激光雷达产业链上下游国产化渗透率的提高，国内厂商在成本与资源上的优势也会逐渐显现。 激光雷达技术路线百花齐放，当前上车主要为混合固态产品，设备制造厂商混战下产业链投资机会确定。上游产业链主要包括激光器、探测器、处理芯片、旋转电机和光学组件等厂商，将迎来确定性更大的机会。

深度学习在无人驾驶领域主要用于图像处理，也就是摄像头上面。当然也可以用于雷达的数据处理，但是基于图像极大丰富的信息以及难以手工建模的特性，深度学习能最大限度的发挥其优势。现在介绍一下全球摄像头领域的巨擘，以色列的mobileye公司是怎么在他们的产品中运用深度学习的。 深度学习可以用于感知，识别周围环境，各种对车辆有用的信息；也可以用于决策，比如AlphaGo的走子网络（Policy Network），就是直接用DNN训练， 如何基于当前状态作出决策。环境识别方面，mobileye把他们识别方面的工作主要分为三部分，物体识别，可行驶区域检测，行驶路径识别。

1、前雷达:前雷达能探索到那些低于保险杠而司机从车内难以看见的障碍物，并报警，如花坛、玩耍的小孩等。（前雷达探头装在前保险杠上，探头以大约45度角辐射，上下左右搜寻目标。）

2、后雷达 :也叫倒车雷达，是汽车泊车或者倒车时的安全辅助装置。探头安装在后保险杠上，当挡位杆挂入倒挡时，倒车雷达自动开始工作。探头侦测到后方物体时蜂鸣器发出警示，当车辆继续倒车时，警报声音的频率会逐渐加快，最后变为长鸣音。