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第7卷第2期2024年4月Vol.7 No.2Apr. 2024汽车与新动力AUTOMOBILE AND NEW POWERTRAINADAS软目标物吸波材料及其雷达反射特性分析姜与，肖广宇，蒋熊力忍，郑宏（中汽研汽车检验中心（天津）有限公司，天津 300300）摘要：随着智能网联汽车技术的快速发展，对智能网联汽车的测试需求也在迅速增长。
主动安全软目标物能够模拟真实交通参与者，是车辆高级驾驶辅助系统测试中的重要组成部分，其雷达反射特性与真实交通参与者的一致性不仅直接影响测试结果，还是汽车障碍物识别的关键参数。
因此，对影响主动安全软目标物雷达反射特性的填充吸波反射材料的性能需求进行研究。
根据主动安全软目标物的毫米波吸波反射特性要求，制备新型吸波材料，并对其性能进行了实验室测试。
结果表明：使用该吸波材料制备主动安全软目标物，其雷达目标散射截面积（RCS）能够满足ISO标准中的参数要求。
关键词：汽车障碍物识别；软目标物；吸波材料；雷达反射特性；雷达目标散射截面积（RCS）0 前言主动安全软目标物能有效模拟真实道路交通的人或动物，从形状尺寸到反射特性［1］，该目标物与模拟对象保持高度一致性。
现阶段，我国使用的主动安全软目标物主要依赖于从国外进口，制备核心技术被国外少数公司垄断，且所使用的主动安全软目标物特征参数都是依据国外的道路环境确定的，这些参数主要包括行人、踏板车及乘用车［2-4］。
随着我国汽车驾驶主动安全技术的发展，特别是随着涉及到主动安全软目标物相关国家标准的起草制定，使得针对主动安全软目标物的研究变得尤为重要［5-7］。
其中，雷达反射特性作为车辆对目标识别的关键参数，制作主动安全软目标物所用的吸波反射材料性能尤为重要。
1 吸波材料制备1.1 吸波材料性能要求车载毫米波雷达是高级驾驶辅助系统（ADAS）的核心传感器之一，由于其在恶劣天气条件下具有抗干扰性强和成本低的特点，因此在智能汽车中得到广泛应用［8-9］。
毫米波雷达是自动驾驶系统中至关重要的传感器之一，它通过发射和接收微波信号来探测周围环境和障碍物。
在道路测试中，毫米波雷达的性能和准确性至关重要，因为它直接关系到自动驾驶系统对道路情况的准确感知和安全驾驶能力。
在进行道路测试时，毫米波雷达需要满足一定的标准和要求，以保证其可靠性和准确性。
一些重要的毫米波雷达的道路测试标准包括：1. 辐射功率：毫米波雷达在道路测试中需要符合一定的辐射功率标准，以确保其不会对周围的人员和设备造成干扰或危险。
2. 探测距离和角度分辨率：毫米波雷达在道路测试中需要能够准确地探测周围障碍物的距离和角度位置，因此其探测距离和角度分辨率需要符合一定的标准要求。
3. 抗干扰能力：毫米波雷达在真实道路环境中可能会遇到各种干扰，如其他车辆的雷达信号、建筑物的反射等，因此其抗干扰能力需要进行充分测试和评估。
4. 动态性能：毫米波雷达在道路测试中需要能够快速而准确地感知周围环境的变化，包括车辆的速度、位置等动态信息。
5. 非均匀物体探测能力：毫米波雷达在道路测试中需要能够有效地探测非均匀形状的障碍物，如路边的树木、路牙等，以确保其完整地感知周围环境。
在进行毫米波雷达的道路测试时，需要对以上标准进行严格的测试和评估，以确保毫米波雷达能够在真实道路环境中稳定、准确地工作。
还需要针对特定道路环境和交通情况进行针对性的测试，以保证毫米波雷达的适用性和可靠性。
总结来说，毫米波雷达在道路测试中需要满足辐射功率、探测距离和角度分辨率、抗干扰能力、动态性能以及非均匀物体探测能力等标准要求。
通过严格的测试和评估，可以确保毫米波雷达能够在自动驾驶系统中发挥准确、可靠的作用。
在我看来，毫米波雷达的道路测试标准是至关重要的，它关系到自动驾驶系统的安全性和可靠性。
只有通过严格的测试和评估，毫米波雷达才能在真实道路环境中发挥其最大的作用，为自动驾驶系统提供准确、可靠的环境感知能力。
以上是对毫米波雷达的道路测试标准的深度和广度兼具的评估和撰写，希望能够满足您的要求。
adas发展现状adas（高级驾驶辅助系统）是指通过搜集、处理和分析车辆周围的传感器数据和其他数据，为驾驶员提供辅助的技术系统。
adas是一个新兴的技术领域，目前处于快速发展阶段。
adas发展现状主要体现在以下几个方面：1. 传感器技术的进步：adas系统依赖于多种传感器，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等，这些传感器的发展和性能提升推动了adas技术的发展。
现如今，传感器的分辨率越来越高，对环境的感知能力也越来越强。
2. 算法和计算能力的提升：adas系统需要对大量的数据进行实时处理和分析，因此需要较高的计算能力和先进的算法支持。
随着计算机和人工智能技术的快速发展，adas系统的算法和计算能力正在不断提高，使得系统的响应速度更快、更准确。
3. 安全性和可靠性的提高：adas系统直接关系到驾驶的安全性和可靠性，因此其安全性和可靠性是发展的重要方向。
目前，adas系统的设计和测试都非常注重安全性和可靠性，通过各类测试和实车验证，确保系统的正常运行，并尽可能避免故障和事故的发生。
4. 法规和政策的推动：许多国家和地区都在逐步出台相关法规和政策，推动adas技术的发展和普及。
这些法规和政策要求车辆制造商在新车中配备adas系统，促进了adas系统在市场上的推广和应用。
5. 市场需求的增加：随着人们对驾驶安全性的要求不断增加，adas系统的市场需求也在不断增加。
越来越多的车辆制造商开始将adas系统作为标配或选配出售，并且许多新的技术公司也进入了adas领域，推动了adas技术的发展。
adas作为一项前沿技术，还存在一些挑战和问题，例如系统的成本较高、对硬件和软件的要求较高、对驾驶员的培训要求较高等。
然而，随着技术的不断发展和市场的逐渐成熟，这些问题将逐渐得到解决。
总的来说，adas技术正处于快速发展的阶段，通过不断的技术创新和市场推广，adas系统将逐渐普及，为驾驶员提供更安全、更舒适的驾驶体验。
adas 解决方案
《ADAS解决方案：让驾驶更安全》
随着科技的不断进步，汽车行业也在不断创新，其中包括了被广泛应用于车辆上的高级驾驶辅助系统（ADAS）。
这些系统
通过各种感知和控制技术，帮助驾驶员在驾驶过程中更加安全和便利。
在这篇文章中，我们将讨论一些ADAS解决方案，
以及它们是如何让驾驶更加安全的。
首先，ADAS解决方案包括了许多不同的技术，比如自动刹车系统、盲点检测系统、车道保持辅助系统、自适应巡航控制系统等。
这些系统可以帮助驾驶员在驾驶过程中更好地感知和应对周围的道路状况和交通情况，从而减少交通事故的发生。
其次，ADAS解决方案通过各种传感器和摄像头来感知车辆周围的环境，比如雷达、激光雷达、摄像头等。
这些感知技术可以帮助车辆更精确地判断前方路况、识别潜在的危险和障碍物，并及时做出反应。
最后，ADAS解决方案也可以通过人机交互界面来提供驾驶员更好的驾驶体验和辅助信息。
例如，一些系统会在车辆前部的HUD（Head-Up Display）上显示导航信息、车速、限速等，
帮助驾驶员更加便利地获取必要的信息。
总的来说，ADAS解决方案的发展不仅可以让驾驶更加安全，还可以让驾驶更加便利和舒适。
随着技术的不断进步，相信这些解决方案会在未来的汽车行业中发挥越来越重要的作用。
雷达技术的最新应用趋势雷达技术是现代科技中不可或缺的一部分，它具有多种应用场景，包括军事、民用、空间探测、气象预报、移动通信等诸多领域。
随着技术的不断发展，雷达的应用越来越广泛，而且不断出现新的应用趋势。
本文将探讨雷达技术的最新应用趋势。
一、毫米波雷达毫米波雷达是近年来发展起来的一种新型雷达技术，主要用于近距离测量和成像。
相比于传统的雷达技术，毫米波雷达具有更高的分辨率和更广泛的应用范围。
毫米波雷达可以用于成像、人体监测、无人驾驶车辆等应用中，尤其是在无人驾驶领域中，毫米波雷达可以更好地识别路面障碍物，提高车辆的自主行驶能力。
二、人工智能应用雷达技术在人工智能领域中的应用也越来越广泛。
利用雷达技术可以实现人机交互、目标检测、行为识别等多项功能。
在视觉识别无法完成的场景下，如雾霾天气、低照度环境、粒子污染等情况下，雷达技术的应用可以更好地识别和定位目标物，为智能化设备提供更多可能。
三、多传感器融合多传感器融合是指结合多个传感器对目标进行识别和定位，以达到更高的准确率和可靠性。
除了雷达技术之外，多传感器融合还需要结合声学、光学、红外等多种传感器技术。
多传感器融合可以在多种应用中得到应用，特别是在军事、安防、智能交通等领域中，它可以提高命中率、识别率以及识别准确度，从而更好地保障社会安全和人民生命财产。
四、3D图像雷达3D图像雷达是近年来发展起来的一种新型雷达技术。
它利用激光波浪对目标进行扫描，可以实现目标的三维成像和定位。
相比于传统的雷达技术，3D图像雷达可以提供更多的信息，包括目标的大小、形状、距离、速度、方向等等。
这种技术可以应用在机器人导航、无人机探测和军事情报等多种场景中。
五、基于雷达的无线充电基于雷达技术的无线充电是目前新兴的一个应用领域。
它可以通过射频波浪向目标传输电能，实现对目标设备的无线充电。
在多种无法传输电能的场景下，包括雨雾天气、远距离无法进行有线充电的场合等等，基于雷达技术的无线充电可以提供便利和实用性，并将为人们的生活和工作带来极大的便利。
毫米波雷达成像技术及应用毫米波雷达成像技术是一种利用毫米波频段进行雷达成像的技术。
毫米波频段在30 GHz至300 GHz之间，具有较高的频率和短波长，因此具有很多优势和应用前景。
毫米波雷达成像技术主要通过对目标物体反射的毫米波信号进行探测和分析，得到目标物体的形状、距离、速度等信息。
首先，毫米波雷达成像技术具有较高的分辨率。
由于毫米波的波长较短，能够更精细地探测目标物体的细节信息，对于微小目标的检测具有较高的准确性。
这使得毫米波雷达成像技术在安全监测、医疗影像等领域具有广泛的应用潜力。
比如，可以用于安全领域的人体检测、姿势识别、行为分析等，或者用于医疗领域的乳腺癌早期检测、皮肤病变识别等。
其次，毫米波雷达成像技术具有较强的穿透性。
由于毫米波在大气中的衰减较小，可以更好地穿透到障碍物之后进行探测。
这使得毫米波雷达成像技术在隐蔽目标检测、遥感探测等领域具有优势。
例如，可以用于地质勘探中的地下油气储层探测、隐蔽武器或精密设备的检测等。
此外，毫米波雷达成像技术具有较好的抗干扰性能。
由于毫米波频段的使用较少，受到干扰的概率相对较小，可以减少误报率。
这对于一些对误报率要求较高的场景非常重要，比如在机场安检中，可以利用毫米波雷达成像技术进行人体检测，准确检测出可能藏匿在身体上的违禁物品。
此外，毫米波雷达成像技术还具有较强的适应性。
由于毫米波信号的特性，可以适应各种不同的环境条件。
比如，在恶劣的天气条件下，比如雨、雪等，毫米波雷达成像技术也能够比较好地工作，不受天气影响。
因此，毫米波雷达成像技术可以应用于气象预测、空中交通管理等领域，提供准确的信息支持。
总结来说，毫米波雷达成像技术以其高分辨率、强穿透性、抗干扰性和适应性等特点，具有广泛的应用前景。
它在安全监测、医疗影像、地质勘探、隐蔽目标检测、违禁品检测、气象预测等领域都有重要的应用价值。
随着技术的不断发展，毫米波雷达成像技术将逐渐成为各个领域中不可或缺的技术手段之一。
基于先进毫米波雷达的目标检测与跟踪在汽车领域，安全驾驶一直是一个备受重视的话题。
目标检测与跟踪技术便是其中的重要组成部分。
而越来越多的汽车制造厂商开始采用先进毫米波雷达技术进行目标检测与跟踪，以提高车辆的安全性能。
一、毫米波雷达技术介绍毫米波雷达是一种利用毫米波频段（30~300GHz）进行物体探测的雷达系统。
与传统的微波雷达系统相比，毫米波雷达具有更高的分辨率和定位精度，对于小目标的探测效果更佳。
与此同时，毫米波雷达还具有更好的穿透性，能够穿透一些微波雷达无法穿透的材料（如雾、雨、雪等），极大提升了探测的可靠性和准确性。
二、毫米波雷达在目标检测与跟踪中的应用毫米波雷达可用于车辆的目标检测与跟踪。
具体而言，毫米波雷达可以通过发射毫米波信号，获取目标的位置、速度、方位角等信息，从而实现对目标的跟踪。
此外，毫米波雷达还能够判断目标的类型，进一步提高车辆的安全性能。
在实际应用中，毫米波雷达通常作为汽车的辅助系统，与相机、超声波雷达、激光雷达等技术协同工作，构成完整的驾驶辅助系统。
通过将多种技术进行融合，可以实现对周围环境的全方位、高精度的感知，进而提升行驶的安全性和稳定性。
三、毫米波雷达技术的优势基于毫米波雷达的目标检测与跟踪技术具有以下几点优势。
1. 高可靠性毫米波雷达具有更好的穿透性，能够在各种环境（如雾、雨、雪等）下探测到目标，检测的可靠性更高，准确率更高。
2. 全天候可用毫米波雷达技术可以在日间和夜间、晴天和雨雪天等不同光线或天气条件下工作，是一种全天候可用的技术。
3. 高精度毫米波雷达技术在探测小目标时具有更好的分辨率，定位精度更高，从而可以对小目标实现精确的跟踪。
4. 独立可靠毫米波雷达技术相对独立，不受其他辅助技术的影响，即使其它技术故障，仍能够为驾驶员提供重要的信息支持。
四、发展趋势目前，基于毫米波雷达的目标检测与跟踪技术已经被广泛应用于汽车行业。
随着人工智能技术的发展，毫米波雷达不仅可用于车辆的目标检测与跟踪，还可以实现更加智能化和自主化的驾驶辅助系统。
智能交通中毫米波雷达数据处理方法与实现智能交通领域中，毫米波雷达是一种常用的传感器，它主要用于测量车辆及行人的距离、速度等信息。
但是，毫米波雷达采集的原始数据存在多种噪声，如多径效应、信号衰减、杂散信号等，这些噪声会影响数据的质量和准确性。
因此，针对毫米波雷达的数据处理问题，需要采用有效的方法和技术来提高数据的质量和可靠性。
针对毫米波雷达采集的原始数据，可以采用以下几种方法进行处理：1、信号采集和处理毫米波雷达采集到的原始数据是经过模数转换器（ADC）采集后的数字信号，这些数字信号要分别进行处理。
信号处理的目的是提高数据准确性、降噪、信号分离等，一般包括滤波、去噪、信号分析、信号重构等。
2、多径效应处理由于传播介质或障碍物的存在，毫米波雷达信号的传播路径可能存在多条，这就会引起多径效应。
多径效应会导致信号的失真和误差，影响数据的准确性和稳定性。
因此，处理多径效应成为提高毫米波雷达数据质量的一个关键步骤。
常用的处理方法主要包括零延迟卷积法（ZCD）和基于波束的多径散射估计（BM-MPSE）等。
3、信号去噪处理毫米波雷达信号受到多种噪声的影响，如高斯噪声、背景噪声、多径信号等，这些噪声会干扰信号，降低数据的质量。
因此，信号去噪是处理信号数据的重要步骤。
而滤波、小波变换、自适应信号处理、维纳滤波等方法是常用的信号去噪方法。
1、软件实现软件实现通常采用MATLAB等科学计算软件进行编程，通过算法模拟信号处理中的各种过程，包括数据采集、信号滤波、多径效应处理、去噪、信号分析等。
同时，还可以结合仿真平台对数据处理算法进行针对性分析，以确定数据处理策略。
毫米波雷达数据处理的硬件实现，主要是通过FPGA、DSP等高性能处理器进行处理，以实现实时性等要求。
硬件实现的特点在于其高效性、可重构性以及实时性，使得处理速度更快，同时也降低了系统的成本和功耗。
硬件实现需要根据不同的处理任务和算法特性，进行针对性的设计，包括开发硬件电路和编写底层驱动程序等。
无人驾驶车辆的技术创新方案无人驾驶车辆（Autonomous Vehicles，AV）作为一种创新型交通工具，已经成为当前科技领域的焦点之一。
它们的出现催生了一系列的技术创新方案，涵盖了感知、决策和控制等多个方面。
本文将就这些方面进行阐述，并提出一些关键的技术创新方案。
一、感知技术创新方案无人驾驶车辆的感知能力是其实现自主导航的基础。
目前，常用的感知技术包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等。
然而，这些传统感知技术还存在着一些局限性，包括感知距离短、受环境条件限制等。
为了克服这些问题，有几个创新方案值得探索：1. 多模态感知：将多种传感器进行融合，如将激光雷达与摄像头、雷达进行融合，获得更全面、准确的感知信息，提高无人驾驶车辆的感知能力。
2. 计算机视觉技术：通过使用深度学习、图像识别等技术，使车辆能够更好地理解和解释图像信息，提高对周围环境的感知。
3. 高精度地图：建立高精度的地图数据库，配合车辆内部的定位系统，可以为无人驾驶车辆提供精准的位置和周围环境信息，进一步提升感知能力。
二、决策技术创新方案无人驾驶车辆在行驶过程中需要做出各种决策，包括路径规划、交通信号识别、障碍物避让等。
为了提高无人驾驶车辆的决策能力，以下几个技术创新方案可供参考：1. 强化学习：借助强化学习算法，使无人驾驶车辆能够从与环境的交互中不断学习，并做出更明智的决策，逐渐达到人类驾驶的水平。
2. 预测分析：通过对大数据的分析和建模，预测出交通流量、行人行为等，从而为无人驾驶车辆提供更准确的决策依据。
3. 协同决策：无人驾驶车辆之间可以通过通信技术进行信息共享，实现协同决策，提高整体的交通效率和流畅性。
三、控制技术创新方案控制技术是无人驾驶车辆实现安全、平稳行驶的关键。
以下是几个控制技术创新方案的介绍：1. 智能制动系统：通过精确控制车辆刹车系统，根据实时交通情况以及车辆自身状态，实现智能制动，提高行驶的安全性和平稳性。
2. 车辆动力学控制：根据车辆的动力学特性，通过优化车辆的加速、转向和制动等控制信号，提高车辆的操控性能，确保行驶的稳定性和安全性。
ADAS高级驾驶辅助系统极限测试效果报告1. 引言ADAS（Advanced Driver Assistance Systems）高级驾驶辅助系统作为汽车行业的一项创新技术，通过集成传感器、摄像头、雷达和计算机视觉等技术，为驾驶员提供全方位的主动安全辅助功能。
为了评估ADAS系统在极限测试下的性能表现，本文对该系统在不同场景下的极限测试结果进行详细报告。
2. 测试环境和设备本次测试使用了一辆搭载了ADAS系统的汽车，并在不同的道路状况、天气条件和速度下进行测试。
测试车辆配备了前置摄像头、毫米波雷达以及立体摄像头，这些设备为ADAS系统提供了准确的环境感知和障碍物检测能力。
3. 极限测试场景为了评估ADAS系统的性能，在测试过程中，我们选择了以下极限场景：3.1 高速公路紧急制动：在高速公路上，突然出现前方障碍物时，ADAS系统的紧急制动功能能否及时响应，并有效减少碰撞风险。
3.2 弯道超速预警：当驶入曲线道路，并以过高的速度行驶时，ADAS系统的超速预警功能是否能够准确预测潜在风险，及时提醒驾驶员减速。
3.3 前车碰撞预警：在城市道路行驶时，如果前方车辆突然减速，ADAS系统能否及时发出警告声，并帮助驾驶员避免追尾事故。
3.4 盲区监测：在变道时，ADAS系统的盲区监测功能是否准确识别盲区内的障碍物，并及时提醒驾驶员注意。
4. 测试结果和分析4.1 高速公路紧急制动：通过对ADAS系统在高速公路紧急制动场景下的测试，发现该系统能够及时响应并完成紧急制动操作。
在各种速度下，系统能够准确识别前方障碍物，并在短时间内完成制动，有效避免碰撞风险。
4.2 弯道超速预警：ADAS系统在弯道超速预警测试中表现出色。
无论天气条件如何，系统都能够准确预测潜在的风险，并通过声音和视觉警告提醒驾驶员减速，从而大大降低了驾驶员因超速导致的意外事故概率。
4.3 前车碰撞预警：通过在城市道路上模拟前车突然减速的测试情景，ADAS系统准确识别前方车辆的减速，及时发出警告声，并通过前置摄像头的目标跟踪功能帮助驾驶员避免追尾事故的发生。
adas发展史-回复【ADAS发展史】ADAS（Advanced Driver Assistance Systems，高级驾驶辅助系统）是指一系列针对汽车驾驶员提供辅助功能的技术和设备。
它的发展历程可以追溯到世纪之交，随着科技的不断进步，ADAS在提高驾驶安全性和舒适性方面发挥着越来越重要的作用。
一、起步阶段（2000年-2010年）早在2000年代初，ADAS的概念开始被广泛讨论。
在这个阶段，主要关注的是基于雷达和摄像头等传感器技术的应用。
以距离感应、碰撞预警和自适应巡航控制（ACC）为代表的主动安全系统开始逐渐出现。
这些系统可以通过感知车辆周围环境的变化，帮助驾驶员减少事故风险，并提供更好的驾驶体验。
二、创新发展（2010年-2015年）进入2010年代，随着计算机技术和人工智能的快速发展，ADAS系统开始逐渐实现更高级的功能。
在这个阶段，自动停车辅助系统（APA）、车道保持系统（LKS）和交通标志识别系统成为ADAS领域的热点。
APA 可以帮助驾驶员进行倒车入库等复杂停车动作，LKS则可以监测车辆是否偏离车道，并采取纠偏措施。
交通标志识别系统能够识别并提醒驾驶员注意所行驶区域的交通标志，提高驾驶员的警惕性。
三、智能化时代（2015年-至今）进入2015年后，ADAS的发展进入了智能化的阶段。
在这个阶段，自动驾驶技术逐渐崭露头角，ADAS开始朝着高级驾驶辅助功能的目标迈进。
通过引入激光雷达、毫米波雷达等传感器技术，ADAS系统在感知能力上有了质的飞跃。
与此同时，基于人工智能的自主决策系统也开始得到广泛应用，可以在减少驾驶员负担的同时，提供更安全、更舒适的驾驶体验。
自动泊车系统的推出也成为ADAS技术研发的亮点之一，通过高精度的地图数据和自主感知技术，可以实现车辆无人操控进行复杂的泊车操作。
随着技术的发展，ADAS系统将来可能面临的挑战也逐渐显现。
首先是信息处理能力的提升，ADAS需要能够处理大量的传感器数据，并作出准确的决策。
毫米波雷达技术及在汽车中的应用探讨刘祖柏（云南交通运输职业学院,云南 安宁 650300）摘 要：毫米波雷达“全天候全天时”工作的超强能力，可穿透尘雾、雨雪、不受恶劣天气影响，且价格低廉，成为了汽车ADAS不可或缺的核心传感器之一。
毫米波雷达相比于激光有更强的穿透性，能够轻松地穿透保险杠上的塑料，因此常被安装在汽车的保险杠内。
这也是为什么很多具备ACC的车上明明有毫米波雷达，却很难从外观上发现它们的原因。
关键词：毫米波雷达；汽车；应用1 毫米波雷达 雷达，无线电探测和测距。
雷达的基本任务是发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的探测感兴趣的距离、方向、速度等状态参数。
按辐射种类可分为：脉冲雷达和连续波雷达。
毫米波，是指长度在1~10mm、频率在30~300GHz的电磁波，由于其波长在毫米量级，因此处于该频率范围的电磁波也被工程师们称为毫米波。
根据波的传播理论，频率越高，波长越短，分辨率越高，穿透能力越强，但在传播过程的损耗也越大，传输距离越短；相对地，频率越低，波长越长，绕射能力越强，传输距离越远。
与微波相比，毫米波的分辨率高、指向性好、抗干扰能力强和探测性能好。
与红外相比，毫米波的大气衰减小、对烟雾灰尘具有更好的穿透性、受天气影响小。
这些特质决定了毫米波雷达具有全天候的工作能力。
为了推进自动驾驶技术的发展，同时要解决摄像机测距、测速不够精确的问题。
工程师们选择了性价比更高的毫米波雷达作为测距和测速的传感器。
毫米波雷达不仅拥有成本适中的特点，而且能够完美处理激光雷达所处理不了的沙尘天气。
2 毫米波雷达的分类 应用在汽车驾驶辅助的毫米波雷达主要有3个频段，分别是24GHz，77GHz和79GHz。
不同频段的毫米波雷达有着不同的性能和成本。
2.1 短距离雷达 频段在24GHz左右的雷达,处在该频段上的雷达的检测距离有限，因此常用于检测近处的障碍物,在自动驾驶系统中常用于感知车辆近处的障碍物，为换道决策提供感知信息。
AUTO TIME2020/12Automobile culture 丨汽车文化021车时代1 技术背景车载毫米波雷达尤其是集成了ADAS 功能的毫米波雷达必须与其他ECU 在整车网络中协调工作，所有的网络节点必须遵守统一的规范，相互配合完成ECU 的休眠、唤醒等工作，在广泛采用的汽车开放系统架构（Autosar）中，对网络管理（NM）有详细描述，在汽车项目开发的初期，主机厂制定统一的网络管理规范，各零部件供应商按照统一的网络管理规范实现功能开发，保证整车网络的稳定、安全。
本文将针对基于CAN 总线的Autosar 网络管理在车载毫米波雷达中的应用做详细分析。
2 Autosar 网络管理简介AUTOSAR 网络管理是基于分散的直接网络管理策略，这意味着每个网络节点仅依赖于通信系统中接收或传输的网络管理pdu 来执行自给自足的活动。
AUTOSAR NM 包含三种操作模式：网络模式（Network Mode）、预休眠模式 （Prepare Bus-Sleep Mode）、总线休眠模式 （Bus-Sleep Mode），分别表示节点在当前在网络的状态。
其中网络模式又包含了三种状态：重复报文状态（Repeat Message State）、普通操作状态 （Normal Operation State）、准备休眠状态 （Ready Sleep State）。
3 Autosar 网络管理在车载毫米波雷达中的实现南京楚航科技有限公司研发生产的77/79GHz 车载毫米波雷达产品具备了BSD(盲区检测)、DOW(开门预警)、LCW （变道碰撞预警）等ADAS 报警功能，在整车网络中选择毫米波雷达的供电方式应为KL30，同时具备网络管理的功能，在毫米波软件中部署Autosar NM 协议栈，设计网络管理模块与其他模块（如Flash、CAN 通信等）的接口，使网络管理模块与毫米波雷达的其他软件模块紧密结合，可实现毫米波雷达能在整车网络中的应用。
ADAS系统：FRS 77G毫米波雷达、Mob前视摄像头、 BSD雷达、AVM标定方案金蚂蚁国创是国内第一家发布高级辅助驾驶系统ADAS系统：FRS 77G毫米波雷达、Mob前视摄像头、 BSD雷达、AVM标定方案的企业，支持：1)前向77G毫米波雷达的主动式标定和被动式标定；2)支持前视摄像头的标定；3)支持360 AVM系统标定；金蚂蚁国创ADAS标定系统包含：1、整车摆整器用于ADAS系统和整车的居中摆正。
带到位凹坑装置。
适应不同轴距的车型。
横向移动滚轮装置。
2、ADAS前向雷达标定金蚂蚁国创ADAS前向雷（FRS雷达）被动式校准的目的是通过光学测量确定校准镜轴线与行驶轴线的偏差，再读取校准镜与雷达轴线的偏差角，通过调整水平方向和垂直方向的校准螺栓，使雷达轴线与行驶轴线重合或在一个允许的范围内。
校准镜轴线与雷达轴线之间的精确的偏差角度(水平方向和垂直方向)已经写入雷达传感器并可通过诊断命令读取。
主动式标定方案是采用反射板完成。
3、ADAS前视摄像头标定金蚂蚁国创ADAS标定系统对于装有ADAS前视主动安全摄像头的车辆在驶下生产线前需要对ADAS摄像头进行标定。
TAC（Target-Alignment-Calibration）是针对前视主动安全摄像头生产线标定而设计的基于目标标靶的ADAS标定方案。
场地概述用于摆放设备及停放车辆的校准场地须平坦，要求如下：摆放设备区域最大的平面度：1mm，平面度描述见下图。
停放车辆区域最大的平面度：10mm。
停放车辆区域倾斜度：-3～1°TAC是针对主动安全摄像头生产线标定设计的标定方案。
作为一种基于目标标靶的方案，标定过程中，待标定车辆需要固定在生产线末端一个特定工位上，让摄像头拍摄竖直放置于该工位正前方的一块标定板。
校准板上有多个几何要素，这些几何要素与校准板的其余部分对比非常强烈。
校准板安装在车前某一参考位置处，摄像头会从这个校准板上获取图像。
2023年毫米波雷达行业市场发展现状随着自动驾驶、智能交通、智慧城市等领域的快速发展，毫米波雷达行业迎来了全新的发展机遇。
毫米波雷达具有波长短、穿透能力强、抗干扰能力强、分辨率高等优点，在工业、军事、汽车、智能交通等领域都有广泛应用。
一、毫米波雷达行业市场发展现状1、市场规模不断扩大随着人工智能、5G等技术的快速发展，毫米波雷达逐渐被广泛应用。
根据《毫米波雷达市场报告》的数据显示，全球毫米波雷达市场规模从2015年的24.7亿美元，到2019年的34.5亿美元，年复合增长率达到了9%。
预计到2025年，全球毫米波雷达市场规模将达到62亿美元。
2、应用场景多样化毫米波雷达作为一种功能强大的感知设备，逐渐涉及到了汽车辅助驾驶、智能家居、安防监控、工业自动化等多个领域。
在汽车领域，毫米波雷达可以用来实现自动泊车、智能巡航、智能制动等功能。
在智能家居领域中，毫米波雷达可以用来实现人体动作识别、智能家具控制等功能。
同时，在工业自动化、安防监控等领域中，毫米波雷达也逐渐得到应用。
3、产业链不断完善目前，全球毫米波雷达主要供应商集中在美国、日本、德国等国家。
其中，美国企业RadarWave在车用毫米波雷达市场具有绝对优势；日本企业日立、尼康等则在安防监控领域处于领先地位；德国企业Fraunhofer IOSB-AST具有较高的技术水平和研发实力。
目前，国内企业在毫米波雷达领域仍然处于起步的阶段，但是随着国内自主创新能力的提升，国内企业也将逐渐走向成熟。
二、毫米波雷达行业未来发展趋势1、技术创新将趋于多元化随着毫米波雷达在各个领域的应用不断扩大，技术也将变得更加多元化。
目前，毫米波雷达主要应用于距离测量、速度测量、血液流量测量等方面。
未来，随着人工智能、自然语言处理等技术的发展，毫米波雷达将逐渐应用于语音识别、人机交互等领域。
2、行业应用场景进一步深化目前，毫米波雷达在汽车、智能家居、安防监控、工业自动化等领域逐渐得到了应用。
