新的汽车雷达发现危险隐患

研究人员使用通常部署的雷达来跟踪超速驾驶者和快球，研究人员开发了一种自动化系统，该系统可使汽车在拐角处窥视，并发现迎面而来的交通和行人。

该系统易于集成到当今的车辆中，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，因此其反射像母球撞击台球桌的墙壁一样反弹。信号继续击中拐角处隐藏的物体。某些雷达信号会反射回安装在汽车上的探测器，从而使系统可以看到拐角处的物体并判断它们是在运动还是静止。

普林斯顿大学计算机科学助理教授费利克斯·海德说：“这将使汽车能够看到当今的激光雷达和摄像头传感器无法记录的被遮挡的物体，例如，使自动驾驶汽车能够看到危险的交叉路口。”研究人员。“雷达传感器的成本也相对较低，特别是与激光雷达传感器相比，并且可以大规模生产。”

在6月16日于本届计算机视觉和模式识别(CVPR)会议上发表的一篇论文中，研究人员描述了该系统如何区分包括汽车，自行车和行人在内的物体，并测量其方向和迎面驶来的速度。

这组作者写道：“所提出的方法允许在现实世界中的自动驾驶场景中为行人和骑自行车的人提供碰撞预警，然后再使用直接的视线传感器看到他们。”

近年来，工程师开发了各种传感器系统，这些系统可使汽车检测道路上的其他物体。它们中的许多依赖于使用可见光或近红外光的激光雷达或相机，并且这种防止碰撞的传感器现在在现代汽车中很常见。但是，光学感应很难用于将物品识别出汽车的视线。在早期的研究中，海德的团队使用光来观察隐藏在拐角处的物体。但是，这些努力目前尚不适用于汽车，因为它们都需要高功率的激光器并且限于近距离。

在进行较早的研究时，海德和他的同事们想知道是否有可能创建一个系统来使用成像雷达而不是可见光来检测汽车视线之外的危险。对于雷达系统而言，光滑表面上的信号损耗要低得多，雷达是一种成熟的跟踪物体技术。挑战在于，雷达的空间分辨率(用于拍摄拐角处的物体，例如汽车和自行车)的相对分辨率较低。但是，研究人员认为，他们可以创建算法来解释雷达数据，以使传感器正常工作。