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24GHz毫米波測距雷達傳感器模塊LD303 移動偵測感應器距離TTL輸出. $2,221 - $2,390. 尚無評價. 0 已售出. 較長備貨(出貨天數15天).
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這款24GHz 毫米波雷達傳… ... 分類: Arduino配件, DFRobot, Sensors 傳感器, 所有商品. 商品說明; 評價(0) ... 毫米波雷達可以感應檢測區域內的人、靜止和移動的人。
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小弟最近碩班剛畢業,在整理之前一些作品丟104,
找到去年修資工所的課(本身是電機)期末作業、自己兜了個ACC自動跟車系統,
拿來跟大家交流一下。
Live Demo 實際上路運作情形
https://www.youtube.com/watch?v=pkG9l9XPGDw&t=20s
Offline Demo 不同情況(雨天/上下坡/進出隧道等等)前車偵測情形
https://www.youtube.com/watch?v=pkG9l9XPGDw&t=2m10s
車子是接家裡的2000年CRV,上網去查原廠英文手冊電路圖,
找到原車定速系統加減速訊號怎麼送,
再利用Macbook Air透過Arduino和Relay把訊號打進去來控制速度
車距則是利用單攝影機進行車距估測(有參考近幾年國內外相關paper),
而且對攝影機仰角與高度不是很要求(透過一些方法校正)
攝影機VGA規格(640x426)可做到real time, 最遠瞄到50m
所以算是跟滿緊的(Taiwan style?)
踩煞車會自動切斷迴路控制,總開關也可以關掉,駕駛是能隨時全權控制車輛的
原本想連電腦都省掉,弄個樹莓派啥的全用嵌入式系統,
可是效能太差(也沒甚麼時間優化,期末也有別科作業期末考...)
就變成現在這個樣子了...
不然原本想加入行人偵測和車牌辨識(有用機器學習實作過,但效能鳥鳥der)
大家就颱風天隨意看看,有興趣可以一起討討論啦!
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 61.70.109.92
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/car/M.1474983041.A.9E9.html
就是去翻原廠維修手冊看他腳位怎麼定義的囉!
※ 編輯: atron (61.70.109.92), 09/27/2016 22:04:53
對學生負擔太大啦XD
還有就是知道要做期末專題只剩一兩個月吧,沒把握兜得完整套系統
不過影像也有好處, 就是可以識別內容(例如車道線/限速標誌)這很好用的,
也是雷達等測距系統幹不到的事情,所以相關廠商都會fusion多種sensor作為判斷
其中許多廠商做為主力的是毫米波雷達MMW(基本的有24mhz/77mhz,再到進階的79mhz等等)
而SUBARU跟別人比較不一樣的是,他還加入了雙鏡頭提供立體視覺輔助,
個人覺得頗猛的(當初也找了不少專利)
而ADAS系統在視覺方面的佼佼者則一定要提到mobileye這家以色列廠商,
許多大廠(包含曾經的Tesla..)都用他的solution
一顆小小的鏡頭跟晶片就能即時偵測路上各種車輛與障礙物
好像不小心越打越多離題了XD
好啦單純用影像的缺點就是容易受氣候影響, 像我的演算法在夜間環境就沒用了QQ
天太黑就沒辦法了,這顆羅技的鏡頭前車一煞車馬上畫面爆掉啦
再加上有時標線重劃、道路縮減等狀況,
或許可以作為輔助,但不能做為主要的測距方法
至少小弟不是這樣做啦XD
當初想說買來做完可以拿來桌機視訊,不過後來被我拆到太小塊了懶得組回去了哈
看到回響這麼熱烈,再提一下關於雷達跟攝影機
單純用毫米波雷達的話,通常會限制在一定的速度以上才能開啟,
當道路彎曲且無前車時,雷達是直接打到前方圍牆等障礙物,
萬一識別為前車靜止、而緊急煞車會發生危險,
所以通常雷達偵測到靜止物,有可能會視為雜訊把它濾掉
然後前陣子看到這則新聞:
https://technews.tw/2016/09/15/first-tesla-crash-in-china/
這起案例中被撞物是靜止的,雖Tesla同時使用攝影機和雷達,
但或許這方面也影響了相關系統的判別而造成悲劇發生
(不過也有可能根本沒開啟ACC功能,還是以官方調查結果為準)
而太依賴影像的結果也不好。
Subaru的Eyesight系統提供自動煞車功能,
去年在日本就發生過前車排氣的白霧,造成車輛判斷為障礙物而自動煞車
畢竟ACC、進而到ADAS系統都是攸關人命(不管事駕駛人還是其他用路人)
何況車規本來就是非常嚴格的市場
結合多種感測器、車聯網、V2V等應用其實各廠都在卯足全力在開發
小魯兜這些東西其實只是很基本的應用而已啦!
※ 編輯: atron (61.70.109.92), 09/27/2016 23:22:01
一般電機資工的學生應該都有學過相關的技術,國外不敢想太多XD
openCV call function很方便,在趕影像相關計畫時滿好用的XD
我這個作業在影像處理部分也有用到一些
履歷會再去參考其他學長姐和網路上高手的範例做修正的
如果有時間的話可能會用找車道線特徵配合least square之類的方法去解弧線
達到更準確的車道辨識能力。
這個問題也是純使用毫米波雷達做ACC系統會遇到的狀況囉
※ 編輯: atron (61.70.109.92), 09/28/2016 00:27:11
車用真的滿有趣的,實作自己的成果出來滿開心的哈
我覺得是不用買書,想要用什麼功能網路查查就好
反倒是C/C++我覺得還是要有本好用的書比較實用(C&CPP版上有書單)
我自己在做行人偵測上有用過機器學習來做(不過這也算舊東西了)
碩班有在碰deep learning,現在實驗室也有在接深度學習相關的計畫,
但要應用在ADAS這塊還要real time會需要滿長的開發時間就是了
如果失業閒閒在家再來繼續精進XD但還有很多要再學習的!
雖然後來也被Tesla提出不少問題就是了
※ 編輯: atron (61.70.109.92), 09/28/2016 02:21:10
不過現在出不少OBDII的藍芽套件可以用手機接收看車況,也是滿有趣的應用就是
EDN: https://www.edn.com/Home/PrintView?contentItemId=4011081
這裡可看到所提出之不同感測器可偵測範圍與距離,
77/79ghz毫米波雷達能提供較遠之偵測距離,在高速行駛的高速公路上是較主力的方法,
也能克服一般常見的天候狀況,但在大雨/大雪的情況下也容易失效
(不過那種情境,人大概也不敢交給機器開了XD)
IHS: https://goo.gl/K41ZVo
這邊也有提到將兩種不同的77ghz雷達結合影像做sensor fusion的應用
再補充一些前幾頁提到的毫米波雷達的缺點,放個圖大家就能一目瞭然了:
縱使結合各種感測器之優缺點,但路況百百種還是有可能出現錯誤判斷的情況,
所以一般車廠在推這些東西時才會經過非非非非非非非非常多次的路試,
像福特的自駕車(有搭配LIDAR)甚至還拉到雪地測試順便宣傳XD
還記得老師那時找來某科大與LUXGEN合作的教授演講,給了小魯不少刺激呀!
※ 編輯: atron (61.70.109.92), 09/28/2016 15:54:34
血統不純正真的就少掉很多機會了XD只能全力加強專業的部分來彌補,
感謝前輩指教!
不過還是會持續加強這部分的
學歷不如人就要認命點,盡力拚好專業部分把握能把握的XD
※ 編輯: atron (61.70.109.92), 09/29/2016 16:37:14
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