本文将深入探讨激光雷达（Lidar）和毫米波雷达（MillimeterWaveRadar）这两种远程感测技术之间的区别。虽然它们都用于测量距离和位置，但它们采用不同的传感技术和工作原理。我们将在以下几个方面详细比较激光雷达和毫米波雷达：工作原理、应用领域、性能受限因素和成本等方面。工作原理

1.引言高频应用中，由于波长过小，过于高的容差要求常常使微带线失效。波导就常用于高频情况，但是波导体积大，不易于集成。所以产生了一种新的观点：基片集成波导SIW。SIW是介于微带与介质填充波导之间的一种传输线。 SIW兼顾传统波导和微带传输线的优点，可实现高性能微波毫米波平面

​ 只能说，看到这个大佬分享的睡眠监测仪，手上的手环瞬间不香了。。。用Air700E开发板+毫米波雷达，手搓一个开箱即用的睡眠监测仪，不花冤枉钱！ 一、项目原理及硬件制作 毫米波是指频率范围从30-300GHz的电磁波，它的波长很短，雷达发射的毫米波会随人体反射回来，同时人体微小的移动

更多优质内容，请关注公众号：智驾机器人技术前线1.激光雷达（LiDAR）工作原理：激光雷达通过发射短脉冲的激光束，测量光束从目标物体反射回来所需的时间（即飞行时间），从而计算出物体的距离。LiDAR通常通过旋转激光发射器来获取360度的视场，生成点云数据，反映周围环境的三维信息。优势：高

前言前一章博主介绍了如何基于设计视图中的这些组件结合MATLAB代码来实现TI毫米波雷达数据的实时采集。这一章将在此基础上实现TI毫米波雷达的TLV数据解析。过程中部分算法会涉及到一些简单的毫米波雷达相关算法，需要各位有一定的毫米波雷达基础。TLV数据之协议解析紧着上

前言前一章博主介绍了MATLAB上位机软件“设计视图”的制作流程，这一章节博主将介绍如何基于这些组件结合MATLAB代码来发送CFG指令控制毫米波雷达的工作状态串口配置首先，在我们选择的端口号输入框和端口波特率设置框内是可以手动填入数值（字符）的，也可以在点击运行后再填写。

自动驾驶毫米波雷达（radar）先进技术估计先进的半导体工艺和技术直接影响着automotive radar系统的设计与制造。更高的集成度和更低的成本则定下了未来automotive radar系统发展的基调。随着制造工艺的不断进步，一些先进的估计技术也逐渐被引入。附赠自动驾驶最全的学习

自动驾驶毫米波雷达（radar）鲁棒估计方法无论是之前的基本估计方法，还是一些先进的估计技术，我们都假设Automotive radar所接收到的回波都是我们感兴趣的目标回波，然而 ，实际的雷达所接收的回波中除了目标外，还存在道路及周围环境的回波信号。雷达中对于这些除了期望信号外的其他

自动驾驶 毫米波雷达radar-速度估计附赠自动驾驶最全的学习资料和量产经验：链接之前我们对Automotive radar中的距离估计原理进行了介绍，然后我们进入下一个基本问题，速度估计。Automotive radar是根据多普勒效应对目标的速度进行估计的。之前在距离估计的问题中，

1天线设计目标      毫米波雷达探测目标的距离、速度和角度，其中距离和角度和天线设计相关性较强。天线增益越高，则根据雷达方程可知探测距离越远；天线波束越窄，则角度分辨率越高；天线副瓣/旁瓣越低，则干扰越少，虚假目标越少。      天线的性能直接影响雷达性能，现代

摘要基于毫米波的手势识别技术提供了良好的人机交互体验。先前的工作专注于近距离手势识别，但在范围扩展方面不够，即他们无法识别距离相当大的噪声运动超过一米的手势。在本文中，我们利用一种新的数据处理方法和定制的人工卷积神经网络（CNN）设计了一个远程手势识别模型。首先，我们将手

分析：高度向稀疏的采样数据是整行缺失的，每一列上都缺失了大量数据，这可能造成高度向的混叠现象，但是每一行上是没有缺失数据的，这说明方位向应该是不会出现混叠现象。考虑到上述现象，对于三维成像，可不可以先实现距离-方位向的二维成像，而后再实现高度向的聚焦，进而实现三维成像。想

https://www.ti.com.cn/zh-cn/featured-applications-content/sensors/mmwave-radar/industrial-mmwave-level-transmitter.html可针对4-20mA环路供电系统实现高达100m的液位测量，具有高测距精度和低功耗。我们的毫米波雷达传感器可对各种行业（包括食品和饮料、废水管理和加工

1传感器功能自动驾驶系统通常使用多种传感器来实现对车辆周围环境的全面感知，包括摄像头、雷达、激光雷达（LiDAR）、超声波传感器、惯性测量单元（IMU）和全球定位系统（GPS）。以下是我们对这些传感器做分别介绍：1）摄像头（Camera）主要组件包括镜头、图像传感器（通常是CMOS或CCD传感器）和处

具体的软硬件实现点击http://mcu-ai.com/MCU-AI技术网页_MCU-AI概要手势识别是智能教育领域的关键技术，毫米波信号具有分辨率高、穿透能力强等优点。本文介绍了一种基于毫米波雷达的高精度、鲁棒的手势识别方法。该方法包括用毫米波雷达模块捕获手部运动的原始信号，并对接收到的

具体的软硬件实现点击http://mcu-ai.com/MCU-AI技术网页_MCU-AI准确的人类活动识别（HAR）是实现新兴的上下文感知应用程序的关键，这些应用程序需要了解和识别人类行为，例如监测独居的残疾人或老年人。传统上，HAR是通过环境传感器（例如，相机）或通过可穿戴设备（例如，具有惯性测量单元（IMU）的智

核心结论：调研机构对于4D成像雷达的未来发展普遍乐观，不过目前4D成像雷达装车量还很少，远不如激光雷达。4D成像雷达的几个关键技术趋势：波导天线、集成式SOC、4D成像雷达专用芯片组、4D成像雷达专用软件、雷达算法域集中式部署、持续降本；在成本持续降低的情况下，4D成像雷达专用芯片

前面文章分析了4D毫米波雷达的基本概念和优劣势，接下来3篇文章，简要梳理一下国内外主要的毫米波雷达厂家在4D成像雷达的布局，雷达产品的基本方案和主要特点。从市场产品布局的角度，尝试分析一下4D成像毫米波雷达未来的发展趋势。第一篇：国外传统雷达厂商的4D成像雷达产品；第二篇：国内

前面文章分析了4D毫米波雷达的基本概念和优劣势，接下来3篇文章，简要梳理一下国内外主要的毫米波雷达厂家在4D成像雷达的布局，雷达产品的基本方案和主要特点。从市场产品布局的角度，尝试分析一下4D成像毫米波雷达未来的发展趋势。第一篇：国外传统雷达厂商的4D成像雷达产品第二篇：国内

4D毫米波雷达原理和系统方案附赠自动驾驶学习资料和量产经验：链接4D毫米波雷达的性能比一般的“3D”雷达要高，体现在距离远，精度高，角分辨率高等方面。那么4D成像毫米波雷达是如何做到的呢？本篇文章从雷达指标方程上进行简要的解释，以及介绍一下主流的4D毫米波雷达系统方案。1.

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毫米波雷达简介附赠自动驾驶学习资料和量产经验：链接1.概述1.1发展历史RADAR是++RA++dio++D++etection++A++nd++R++anging的缩写。1936年1月，英国架起了第一个雷达站，用于监测德国战机。从此之后，雷达技术开始蓬勃发展。雷达的频段很广，从HF波段到Y波段都有不同的应用。

一、毫米波雷达传感器TI的毫米波雷达传感器（mmWaveradarsensor）有两类[1]:汽车毫米波雷达传感器（AutomotivemmWaveradarsensor,AWRx）工业毫米波雷达传感器（IndustrialmmWaveradarsensor,IWRx）那么AWR与IWR具体有哪些区别呢[2]？AWR为汽车级器件。IWR为工业级器件。大

本文摘自：光谱（光学频谱）分布图及波长_光谱波长全谱图-CSDN博客谈谈激光雷达的波长-知乎(zhihu.com)自动驾驶汽车传感器技术解析—毫米波雷达-知乎(zhihu.com)自动驾驶汽车传感器技术解析——激光雷达-知乎(zhihu.com) 电磁波与光谱电磁波是以波动形式传播的电磁