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毫米波雷达的“新风口”，战斗民族也在入

在接下来的很长一段时间 ， 传感器技术的突破将是自动驾驶再上一个台阶的关键因素之一 。 这一点 ， 作为战斗民族 ， 来自俄罗斯的公司也在加紧布局 。
俄罗斯自动驾驶初创公司CognitivePilot公司近日展示了一款新型、小巧、价格实惠的微型雷达传感器（CognitiveMini） ， 计划大规模量产应用于自动驾驶行业 。
该公司CEO表示 ， 这款功能齐全的3D雷达价格只有几十美元 ， 只有40克重 ， 长度和牙签相当 ， 工作频率为77-81GHz或60-64GHz（有两种型号） ， 工作距离100米 。
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雷达的主要作用是监测车辆周边的空间（覆盖所有的盲点 ， 在变道、十字路口、停车等场景提供准确的检测) 。
此外 ， 和普通毫米波雷达一样 ， 这款微型雷达能够在任何天气条件(雨、雾、雪)和任何时间提供准确的速度、方向和道路场景物体的坐标 。
目前 ， 该公司已完成样品的研发阶段 ， 正处于量产前的准备阶段 。 最早使用这款雷达的客户包括汽车制造商和零部件供应商 。
CognitiveMini雷达可以由标准的12/24V板载网络供电 ， 还使用了许多CAN、LIN和可选的SPI接口 ， 并且与市面上大多数的计算单元、控制器等硬件兼容 。
此前 ， 该公司已经发布了高端的4D成像雷达 ， 能够看到物体的细节形状 。 而新的CognitiveMini雷达 ， 则完善了该公司的雷达系列技术平台 。
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4D雷达可以探测300米范围内物体 ， 水平方位角大于90-100度、仰角在15-20度 ， 工作频率为76-81GHz 。
CognitivePilot指出 ， 规模较大的汽车传感器制造商通常产量较大 ， 而且面临着主要汽车制造商对其功能的严格限制 。 而作为初创公司 ， 则可以在早期为开发者提供小批量产品测试服务 。
不过 ， 该公司不仅仅开发雷达硬件 ， 同时也在开发自动驾驶软件模块 。 此前 ， 现代汽车公司和旗下零部件公司现代摩比斯已经与CognitivePilot合作 ， 推出了一个自动驾驶软件模块 。
该模块开发中使用的核心技术是深度学习神经网络 ， 它为系统提供了所需的识别精度 ， 能够识别道路上移动的各类物体 ， 包括汽车、公共汽车、摩托车手、骑自行车的人和行人 。
该模块被集成到整车控制系统中 ， 达到了L3-L4自动驾驶等级要求 。 而作为俄罗斯的“Waymo” ， Yandex公司也在使用CognitivePilot公司提供的技术 。
这家俄罗斯公司的前身和母公司 ， 主要从事OCR软件业务 ， 去年员工人数达到1000人 ， 收入达到4.3亿美元 ， 并与三星、惠普、佳能和甲骨文等公司签订了合同 。
五年前 ， 该公司开始启动自动驾驶技术研发 ， 抛弃了激光雷达的技术路线 ， 转而尝试用低成本的方法来实现自动驾驶 。 摄像头+毫米波雷达+深度学习软件 ， 是这家公司的目标 。
这套软件系统除了基于传感器进行道路场景的直观高分辨率识别 ， 也建立了一个对未来几秒钟将要发生的事情的预测模型 。
而从一开始 ， 这家公司就意识到现有雷达的缺陷 。 “如果要将自动驾驶投入量产 ， 雷达就是主要障碍 。 它必须是4D ， 才能正常工作 。 ”该公司负责人表示 。
按照计划 ， 该公司到2022年 ， 将借助代工厂的能力每年生产400万到450万个4D成像雷达 。 目前已经拿到了一家汽车制造商的20万个量产订单 。
这家公司的另一个不同之处在于 ， 从一开始就决定以恶劣的环境作为起点 。 他们断定 ， 在恶劣天气下开车 ， 无论如何都会占用大约35%到40%的测试时间 。
公司负责人表示 ， “俄罗斯大部分地区的气候 ， 要求司机必须在恶劣的天气条件下行驶——雪、泥泞、没有路标和能见度差的道路上 。 ”
不采用激光雷达的原因之一就是在恶劣的天气条件下 ， 大多数产品的探测性能下降到了100米以内 ， 此外在下雪天气还会出现失灵的情况 。
自动驾驶汽车市场刚刚开始进入稳定发展期 ， 主要的参与者在某些细分市场占有一席之地 。 该公司认为他们的优势在于传感器技术 。
【毫米波雷达的“新风口”，战斗民族也在入】比如 ， 该公司开发的基于视觉的“虚拟隧道“技术 ， 利用人眼的中心部位有更高的分辨率的原理 ， 算法跟踪所有物体移动 ， 并将注意力集中在主要的风险区域 。


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