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使传感器技术不那么模糊

王鹏 2022-12-28 09:51 次阅读

许多人戴眼镜是为了改善他们的视力。开车时不戴眼镜,他们无法看清东西,例如停车标志。在开车时,我们都希望避免穿过十字路口并被其他司机撞到。驾驶时应始终佩戴眼镜,以便他们能够最好地识别前方道路上的危险(图 1)。

检测和识别物体的能力几乎是所有视觉应用的核心。然而,实现这一目标的方法几乎与这样做的理由一样多。这篇博客着眼于几个用于检测物体的标准传感器

相机

在视觉应用中,相机可能是大型电子视觉系统的一部分。它们的使用方式类似于人眼。

在视觉系统中使用相机的几个优点包括:

可能被定位为“看到”整个上下文,或者至少是被认为足够合适的内容

在各种情况下“超越”人类的潜力

通过应用不可见光源,即人眼可响应的大约 380nm – 750nm 光谱之外的光源

可以通过以下方式学习:

人工智能 (AI)

机器学习(机器学习)

神经网络(NN)

通常成本较低

处理天气环境有点类似于人类的视力

雷达

作为电子工程师,我们中的许多人都知道还有其他传感技术可以让我们“看到”人眼通常看不到的东西。这方面的一个例子是雷达(图 3)。雷达是无线电探测和测距的缩写。雷达使用无线电波 (3MHz–110GHz) 来帮助确定物体的距离(测距)、角度或速度。我们中的许多人都熟悉雷达示例,了解航空器在天空中飞行时是如何被跟踪的。它提供了一种“查看”飞机所在位置的方法。在查看我们当前权限范围内的应用(车辆和机器人技术)时,通常会使用毫米波 (30–300GHz)。

在视觉系统中使用雷达的几个优点包括:

小封装尺寸和天线

大带宽

高多普勒频率

高度集成

可靠的

实惠

毫米波传感器

德州仪器(TI) 的毫米波传感器是提供工业 (IWR) 和汽车 (AWR) 选项的雷达解决方案。使用毫米波 SDK 简化传感,在不到 30 分钟的时间内利用和评估传感项目。空间和速度分辨率可以检测到比传统解决方案高出三倍。CMOS 单芯片传感器通过将 RF 前端与 DSPMCU 集成在一起来缩小设计尺寸。

AWR

AWR 系列汽车毫米波传感器可增强驾驶体验,通过分析附近环境并对其做出反应,使其更安全、更轻松。

国际水资源研究所

IWR 系列工业毫米波传感器通过检测物体的范围、速度和角度提供前所未有的精度和稳健性。

激光雷达

这个概念可以应用于光波,而不是使用无线电波。光探测和测距 (LiDAR) 使用电磁光脉冲来确定物体的距离(测距)、角度或速度。

使用 LiDAR 的优点可能包括:

准确性

精确

3D成像

不受外部照明条件影响

所需的计算能力相对较低

飞行时间 (ToF)

飞行时间 (ToF) 是对物体、粒子或波在介质中传播一段距离所需时间的测量。分析这些数据可以揭示速度或路径长度等概念,以及粒子或介质的特性。ToF 应用包括机器人和人机界面 (HMI) 中的接近感应和手势识别。

结论

我们介绍了不同类型的物体检测传感器,并研究了每种传感器的不同优势。正如我们所知,并非所有相机都生来平等。其中大部分归结为应用程序。我们还了解到,开发人员在开发新传感器方面取得了重大进展,这些传感器可以密切模仿人眼感知视野变化的能力。在某些情况下,我们使用的传感器技术超出了我们的眼睛所能看到的范围。也许,有一天我们对处方眼镜的需求将会过时。

审核编辑黄昊宇

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