雷达使汽车能够发现拐角处的危险
一种新的雷达系统很容易集成到当今的车辆中，它使用多普勒雷达从建筑物和停放的汽车等表面反射无线电波。雷达信号以一定角度撞击表面，因此它的反射会像母球撞击台球桌的墙壁一样反弹。信号继续打击隐藏在拐角处的物体。一些雷达信号会反射回安装在汽车上的检测器，从而使系统能够看到拐角处的物体并判断它们是在移动还是静止。
该系统将使汽车能够看到当今激光雷达和摄像头传感器无法记录的被遮挡物体；例如，允许自动驾驶车辆看到危险的十字路口。雷达传感器的成本也相对较低，尤其是与激光雷达传感器相比，并且可以大规模生产。该系统能够区分包括汽车、自行车和行人在内的物体，并测量它们的方向和迎面而来的速度。
近年来，工程师们开发了各种传感器系统，使汽车能够检测道路上的其他物体。他们中的许多人依赖激光雷达或使用可见光或近红外光的相机；这种防止碰撞的传感器现在在现代汽车上很常见。但是光学传感很难用于发现汽车视线之外的物品。在早期的研究中，该团队使用光来查看隐藏在角落周围的物体。但目前这些努力在汽车上使用并不实用，因为它们需要高功率激光并且仅限于短距离。
在进行早期研究时，该团队研究了创建一个系统的可能性，该系统使用成像雷达而不是可见光来检测汽车视线之外的危险。雷达系统在光滑表面上的信号损失要低得多，雷达是一种经过验证的跟踪物体的技术。挑战在于雷达的空间分辨率（用于拍摄汽车和自行车等拐角处的物体）相对较低。研究人员认为，他们可以创建算法来解释雷达数据，以使传感器发挥作用。该算法效率高，适用于当前的汽车硬件系统。
为了让系统能够区分物体，该团队处理了标准雷达考虑背景噪声而不是可用信息的部分雷达信号。该团队应用人工智能技术来改进处理和读取图像。运行该系统的计算机必须学会从非常稀疏的数据中识别骑自行车的人和行人。
该系统目前可以检测行人和骑自行车的人，因为工程师认为这些物体体积小、形状和运动多样，是最具挑战性的物体。该系统也可以调整为检测车辆。
研究人员计划在涉及雷达和信号处理改进的应用的多个方向上进行研究。该系统具有从根本上提高汽车安全性的潜力。由于它依赖于现有的雷达传感器技术，因此为部署在下一代汽车中的雷达系统做好准备应该是可能的。
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