蓋世汽車訊 據外媒報道，亞利桑那大學（University of Arizona）研究人員開發了高分辨率雷達傳感器，結合了攝像頭和雷達的最佳效果，可解決智能多模式交通監控面臨的問題。在能見度較好的環境下，攝像頭可以很好地運作。但在下雨、黑暗或多霧的條件下，其性能會受到限制。而傳統雷達雖然提供運動和位置數據，但無法有效區分各種接近的物體，如汽車、自行車和行人。

（圖片來源：https://electronics360.globalspec.com/ ）

該傳感器可區分車輛和行人，并可在所有光照和天氣條件下，提供移動目標物體的數量、速度和方向信息。與傳統雷達相比，該傳感器原型中使用的高分辨率毫米波（mmWave）雷達傳感器可提供更豐富的圖像，并且在低能見度條件下，性能優于攝像頭。與激光雷達和其他基于光的系統不同，毫米波雷達能可靠地分辨運動目標物體的速度。

Siyang Cao博士表示，“毫米波雷達與其他傳感器的不同之處在于可提供相對穩定的徑向速度，這對識別車輛速度非常有幫助。解決多模式交通監控問題的關鍵在于找到每種模式的速度和流量。傳感器必須能夠檢測、追蹤、分類和測量物體的速度，同時還必須具備低成本和低功耗的特性。通過實時交通統計，我們希望能夠提高交通效率，并減少交通事故。”

該研究團隊開發的傳感器原型成本低、重量輕、結構緊湊并且易于安裝。研究人員在十字路口安裝傳感器，并在附近停車場用筆記本電腦對其進行監控。此外，研究人員還利用他們開發的多元高斯混合（Gaussian Mixture）模型，解釋從傳感器收集到的信息，在檢測和正確識別物體方面取得很好的效果。

Cao 還表示，“我們意識到，傳感器技術正進入一個擁有很多新應用的階段。一方面，傳感器成本在下降，性能在顯著提高。同時，相關技術，例如電池技術、通信和AI計算，也在不斷改進。在多模式交通監控中，傳感器可以收集信息，并通過下一代通信網絡與駕駛員共享，從而提高交叉路口的靈活性和安全性?！毖芯咳藛T計劃進一步發展他們的模型，使其能夠解釋更復雜的數據，并識別摩托車、自行車、卡車和公共汽車。

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