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[参考译文] AWR6843AOP：毫米波雷达和摄像头融合技术计划

admin
Guru**** 2455560 points
Other Parts Discussed in Thread: IWR6843AOP, AWRL6844, IWR6843, AWR6843AOP

请注意，本文内容源自机器翻译，可能存在语法或其它翻译错误，仅供参考。如需获取准确内容，请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

https://e2e.ti.com/support/sensors-group/sensors/f/sensors-forum/1504223/awr6843aop-technology-program-for-mmwave-radar-and-camera-fusion

器件型号：AWR6843AOP
主题中讨论的其他器件：IWR6843、IWR6843AOP、AWRL6844

工具/软件：

您好、

  现在、我们要将摄像头和毫米波雷达集成到一个开发板上。 Thera 是否有任何技术计划?  找到了 FS 6843AOP-IMX390、基本满足我们的 要求 但是我找不到它的任何参考。  您能否为此提供任何参考资料？

谢谢、

BR、

拉塔

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    TI__Guru**** 2455560 points
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    嗨、Rata、

    感谢您联系有关雷达+摄像头融合的内容。 我们仍在致力于开发更多雷达+摄像头解决方案、例如本次 摄像头+ AM62A + IWR6843演示、但目前对此应用没有任何参考设计。 我提供了摄像头+ AM62A + IWR6843演示的基本方框图图像。

    概括来说、我们使用 3D 人员跟踪 演示来获取点云数据、然后使用基于镜头失真和焦距等物理摄像头特性的坐标映射将该数据投影到 IMX219的图像数据上。 摄像头校准通过许多其他在线资源进行了探讨、例如以下资源：

    希望这可以为您提供摄像头+雷达的一些起点、但同样、我们目前正在努力 开发有关该主题的更多内容和信息。 如果您有任何其他问题、请告诉我。

    此致、

    Kristien

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    TI__Guru**** 2455560 points
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    尊敬的 Kristien：

      感谢您的答复。 我还有一些问题。  上述技术 计划仍包括两个 IWR6843和 AM64A 芯片、并且需要两个电路板、是否可以将摄像头和毫米波雷达集成到一个芯片中？  是否有任何芯片可以满足此要求？

    BR、

    拉塔

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    TI__Guru**** 2455560 points
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    嗨、Rata、

    是的、在不使用 AM62A 的情况下、您可以将摄像头和雷达 SoC 集成到一个电路板上。 我们有一个 较旧的概念验证视频 、该视频仅使用摄像头和 IWR6843AOP、但这并未考虑镜头失真和其他摄像头校准挑战。

    此致、

    Kristien

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    TI__Guru**** 2455560 points
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    尊敬的 Kristien：

     感谢您的答复。 现在我们想将这项技术应用  到 AEB (自动紧急制动)中、我们将做一些工作、如传感器融合、使用 YOLO 模型 的物体检测、轨迹跟踪等、仅在一个芯片上、IWR6843AOP 可计算性是不能实现的。  是否有任何 可选芯片？ 您能否就此提供任何建议？ 谢谢！

    BR、

    拉塔

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    TI__Guru**** 2455560 points
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    嗨、Rata、

    如果您要寻找更多计算和内存、我建议您考察 AWRL6844。您可以在 数据表中看到器件与其他雷达 SoC的比较、但我只想强调的是、该器件具有2.5MB 的存储器、ARM R5F 和 C66x DSP、一种可在非活动状态下降低功耗的低功耗深度睡眠模式、硬件安全模块、并且比 AWR6843AOP 更便宜。

    我会注意到 AWRL6844已预量产、因此样片数量很少。 如果您想评估此 SoC、还可以查看 AWRL6844EVM。

    如果您有任何其他问题、请告诉我。

    此致、

    Kristien

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    TI__Guru**** 2455560 points
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    尊敬的 Kristien：

       感谢您的留言。 我们希望将此技术 程序应用 到 AEB 中、包括传感器融合、使用 YOLO 模型的物体检测、轨迹跟踪等、可能 AWRL6944无法满足要求。 现在、我们已经应用了 AM62 来进行 视觉物体检测、由于引入了 YOLOv6以进行物体检测、因此帧速率仅约为7fps。 如果选择 AWRL6844、则计算能力不足。 还有更好的选择吗？ 谢谢。

    BR、

    拉塔

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    TI__Guru**** 2455560 points
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    嗨、Rata、

    虽然我们已经能够在我们的器件上实现一些 ML 模型、但 YOLO 模型似乎仅在我们的 SoC 上实现就很复杂。 您可能需要考虑将其与我们的一些高性能处理器(如 AM69 或 TDA4VH)配对。  

    此致、

    Kristien