英飞凌投资Metawave结硕果AI智能雷达成功实现300米探测和识别
据麦姆斯咨询报导，Metawave近日宣告其研发的先进设备雷达通过展示检验，业界首次构建300米外的汽车及其速度观测，以及更远平均180米外的行人和自行车观测。通过与Infineon（英飞凌）77GHz雷达芯片组（还包括RXS8160MMIC和AURIX微控制器）以及NVIDIA（英伟达）AI（人工智能）处置引擎结合，Metawave的研发测试平台性能比起目前现有的汽车传感器提高了一倍以上，其它汽车传感器不能在更加较短的100米距离观测无法辨识、一般来说模糊不清的物体。
据麦姆斯咨询报导，Metawave近日宣告其研发的先进设备雷达通过展示检验，业界首次构建300米外的汽车及其速度观测，以及更远平均180米外的行人和自行车观测。通过与Infineon（英飞凌）77GHz雷达芯片组（还包括RXS8160MMIC和AURIX微控制器）以及NVIDIA（英伟达）AI（人工智能）处置引擎结合，Metawave的研发测试平台性能比起目前现有的汽车传感器提高了一倍以上，其它汽车传感器不能在更加较短的100米距离观测无法辨识、一般来说模糊不清的物体。“我们期望与英飞凌合作开发一款先进设备的自动驾驶感官平台，为汽车行业巨头修筑更加慢、更加安全性的自动驾驶之路，”Metawave战略联盟副总裁TimCurley说道，“我们在用于英飞凌芯片组展出先进设备的智能雷达需要超过什么样的性能方面获得了突飞猛进的变革（从具备物体追踪功能的高分辨率77GHz汽车雷达，到利用人工智能知悉汽车前方明确的状况），证明了我们的平台需要在很远的距离观测人类和汽车。”根据Yole近期公布的《自动驾驶汽车传感器-2018版》报告，自动驾驶汽车将配有多种传感器，最主要还包括激光雷达（LiDAR）、雷达（RADAR）和摄像头（Camera），到2027年，汽车雷达市场规模预计将多达3亿美元。
先进设备的智能雷达在使自动驾驶更加安全性方面充分发挥着最重要起到，特别是在险恶的天气和运营条件下，如浓雾、暴风雨和泥泞的道路等。与摄像头和激光雷达有所不同，雷达可以在险恶的天气条件下构建远距离物体观测。
目前的雷达传感器在高分辨率观测方面能力受限，因此无法确认并利用人工智能对汽车前方的物体展开分类，特别是在300米的远距离。Metawave研发的WARLORD智能雷达Metawave智能雷达平台WARLORD用于一根单天线，天线本身可以对波束塑形并掌控，在仿真空间较慢辨识物体，并利用人工智能在雷达探测时展开深度自学。Metawave使用的自适应超强材料Metawave的“仿真雷达”技术利用了自适应超强材料（微软件掌控，具备独有电磁特性的电路板结构）来仿真相控阵。
传统的相控阵天线使用多个电磁辐射元件，通过严重转变信号升空的振幅来构成波束并展开波束改向，但是，Metawave的系统仅有利用一个单天线之后能获取一样的性能。其结果乃是明显修改、更加高效的系统，带给最先进设备的数字波束成形雷达。“与Metawave的合作南北路测令我们非常高兴，”英飞凌硅谷汽车创意中心负责人RiteshTyagi说道：“此轮展示展出了英飞凌的雷达芯片组和Metawave先进设备的天线技术如何有效地融合，获取最先进设备的雷达传感平台，从而提高自动驾驶的安全性。
”摄像头、激光雷达和雷达这三种传感器是目前自动驾驶汽车感官系统的基本组成部分。摄像头是分辨率最低的传感器，但无法看见多达70米的物体。
激光雷达的观测范围需要扩展到大约180米，具备非常低的分辨率光学能力。而雷达以较低的频率工作，并需要比其他两种传感器更慢地展开远距离观测。不过，目前的雷达传感器分辨率过于低，无法区分物体。这些雷达系统必须用于多个天线，而这些天线极重且便宜，并且必须分析数字空间中的每个信号，这必须花费大量时间。
将人工智能（AI）映射无线技术归功于Metawave的仿真波束成形和改向技术，它们正在研发一种与众不同的人工智能引擎——AWARE。Metawave的深度自学和决策算法，通过后端的专有电磁和雷达代码获得强化。AWARE引擎由一系列强劲的算法构成，还包括距离多普勒估计，杂波和阻碍诱导，物体观测和追踪，以及专有优化和鼓吹卷积例程，卷积神经网络和决策代码库。据麦姆斯咨询此前报导，Metawave的投资方还包括英飞凌、Hyundai（现代汽车）、Toyota（丰田汽车）、Denso（日本电装）以及AsahiGlass等汽车产业领导者。
其它战略投资方还包括：MotusVentures、KhoslaVentures、AutotechVentures、BoldCapital、WesternTechnologyInvestment、AlraiCapital和SAICMotor（上汽集团）。
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