电子电气架构 --- 机器学习推动车载雷达的发展
我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。
老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：
简单，单纯，喜欢独处，独来独往，不易合同频过着接地气的生活，除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人，一定要好好珍惜他们眼中有神有光，干净，给人感觉很舒服，有超强的感知能力有形的无形的感知力很强，能感知人的内心变化喜欢独处，好静，清静，享受孤独，不打扰别人不喜欢被别人打扰，在自己人世界里做着自己喜欢的事。
时间不知不觉中，快要来到新的一年。2024结束，2025开始新的忙碌。成年人的我也不知道去哪里渡自己的灵魂，独自敲击一些文字算是对这段时间做一个记录。
在实现自动驾驶技术的道路上，人们往往聚焦于如何让车辆做出决策——即规划行驶路线和策略。然而，这一领域的一个常被低估的关键方面是传感和感知。这意味着车辆需要有一个精确且可靠的感知系统，来创建其周围环境的模型。这个模型是车辆进行任何规划或策略决策的基础。如果没有一个精确的环境模型，车辆的决策可能会基于错误的信息，从而导致不安全的行驶。
1、感知系统的关键性：
感知系统通过收集和处理来自车辆周围的各种数据（如距离、速度、障碍物位置等），来构建这个环境模型。这些数据帮助车辆理解其周围的环境，从而做出明智的决策。因此，感知系统的准确性和可靠性是实现更高水平自动驾驶的关键。
2、OEM的需求：
汽车制造商（OEM）正在寻找最佳的感知系统，以实现保护生命和主动安全功能。这些系统需要能够在各种条件下可靠地工作，包括不同的天气和照明条件。
3、雷达技术的优势：
雷达作为一种传感技术，具有许多有利于自动驾驶的优势。首先，雷达系统的成本相对较低，这使得它成为一种经济高效的解决方案。其次，雷达对各种天气和照明条件具有很强的适应性。无论是雨天、雾天还是夜晚，雷达都能有效地探测到周围的障碍物。
4、雷达在自动驾驶中的作用：
除了基本的告警功能（如检测到前方有障碍物时发出警告），雷达在辅助驾驶和自动驾驶功能中也发挥着越来越重要的作用。通过集中智能和合理地应用机器学习技术，可以进一步优化雷达的性能。这不仅提高了雷达的探测精度，还允许车辆将雷达数据与其他传感模式（如摄像头、激光雷达等）的数据相融合，从而构建一个更加完整和准确的环境模型。
5、OEM的蓝图：
有了这样一个综合且强大的感知系统，OEM可以绘制出实现自动驾驶的最优蓝图。这包括设计并实现先进的规划和策略功能，以应对各种复杂的驾驶场景。通过充分利用雷达和其他传感技术的优势，车辆可以提供更高级的功能，并在极端情况下做出安全的决策。
