Long-Range Automotive Radar: Advanced Safety Technology for Modern Vehicles

အားလုံး၏ ကဏ္ဍများ

အဝေးပြေး ကားရေဒါ

အကြားထိပ်စက်များအတွက် ရေဒါသည် ယာဉ်လုပ်ငန်းမှူးများနှင့် လူမှုလုပ်ငန်းများကို တိုးတက်စေသည့် အခြေခံဆိုင်ရာ စီးပွားမှုဖြစ်သည်။ 76-81 GHz ကဲ့သို့သော လုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် အားလုံးကို 250 မီတာအထိ ရှိသော အရာဝတ္ထုများနှင့် ယာဉ်များကို တွေ့ရှိနိုင်သည်။ ရေဒါသည် လျှော့ချမှုလေးခုကို တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်ပြီး ပြန်လာသော လျှပ်စစ်လှုပ်ရှားမှုများကို ခွဲခြားသည်။ ထို့အပြင် အနီးကပ်ရှိ အရာဝတ္ထုများ၏ အလျင်၊ အကွာအဝေးနှင့် ဦးတည်ချက်ကို အလွန်သဘောပြောင်းစွာ တွေ့ရှိနိုင်သည်။ ထိုသဘောတူညီမှုသည် မီးရေ၊ ကြောင်များနှင့် သဲသွေးတို့တွင် ပြီးပြည့်စုံသော အခြေအနေများတွင် အလုပ်လုပ်နိုင်သည်။ အဓိကအလုပ်များမှာ adaptive cruise control၊ forward collision warning နှင့် emergency braking assistance တို့ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် အရောင်းအဝယ်မှုများကို ဖျက်သိမ်းပေးရန် နည်းပညာများကို အသုံးပြုပြီး ယာဉ်၏ ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) များအတွက် သဘာဝအခြေခံအချက်များကို ပေးဆောင်နိုင်သည်။ ရေဒါသည် ခallenging ပတ်ဝန်းကျင်အခြေအနေများတွင် အလုပ်လုပ်နိုင်သည့် အခြေအနေများကို ပိုမိုတိုးတက်စေသည်။ ထို့အပြင် ကင်မရာများနှင့် short-range radar တို့နှင့် တွဲဖက်လုပ်ဆောင်သည့် စနစ်များကို ပေါင်းစပ်ပြီး ယာဉ်လုပ်ငန်းမှူးများကို တိုးတက်စေသည်။

ထုတ်ကုန်အသစ်များ

အကြွင်းဝန်ရုံး လေ့လာမှု ရဒါ သည် စတင်ချိန်များအတွက် အသုံးဝင်သော အကြောင်းအရာများကို ပေးဆောင်ပြီး စိတ်များအတွင်း ထည့်သွင်းထားသည်။ အရေးကြီးဆုံးအရာမှာ ၂၅၀ မီတာထိရောက်သည့် အကြွင်းဝန်ရုံးဖြင့် ပြင်းထန်သော အချိန်ကို အရေးကြီးသော အကြောင်းအရာများကို အရင်ကြောင့် ပိုမိုအချိန်ရယူနိုင်ပြီး အဆုံးသတ်မှုများကို ရှောင်ရှားနိုင်သည်။ မျက်နှာပြင်ပြောင်းလဲမှုများအတွင်း အလုပ်လုပ်နိုင်သည့် စနစ်၏ အရည်အချင်းသည် ရာသီဥတုအချိန်များအတွင်း အမြဲတမ်းသော ကာကွယ်မှုကို ပေးဆောင်ပြီး ပြင်းထန်သော ရာသီဥတုအချိန်များအတွင်း မျက်နှာပြင်ပြောင်းလဲမှုများကို လုံခြုံစေသည်။ အလုပ်လုပ်နိုင်သည့် အရှိန်နှင့် အကွာအဝေးကို တိတ်တိုင်းတွက်ချက်ပြီး အကြွင်းဝန်ရုံး ကို လျှော့ချနိုင်သည့် အလုပ်လုပ်နိုင်သည့် အရှိန်ကို လျှော့ချနိုင်သည်။ ရဒါ၏ အခြေခံအလုပ်လုပ်နိုင်သည့် အရည်အချင်းသည် အနည်းဆုံး လုပ်ငန်းများကို လိုအပ်သည်။ အရေးကြီးသော အခြေခံအလုပ်လုပ်နိုင်သည့် စနစ်များနှင့် အကြွင်းဝန်ရုံးများကို တွေ့ရှိနိုင်သည်။ အခြားလမ်းများကို လေ့လာမှုများဖြင့် လမ်းပြောင်းလဲမှုများအတွင်း ရှောင်ရှားမှုများကို လျှော့ချနိုင်သည်။ ပတ်ဝန်းကျင်အတွင်းရှိ စီးပွားမှုများကို တွေ့ရှိနိုင်သည့် စနစ်၏ အရည်အချင်းသည် ပိုမိုလေ့လာမှုများကို ပေးဆောင်ပြီး ကျွမ်းကျင်မှုများကို လျှော့ချနိုင်သည်။ အလုပ်လုပ်နိုင်သည့် အရည်အချင်းသည် အလုပ်လုပ်နိုင်သည့် စနစ်များအတွင်း အရေးကြီးသော အကြောင်းအရာများကို ပေးဆောင်ပြီး ကျွမ်းကျင်မှုများကို လျှော့ချနိုင်သည်။

Latest News

သန့်ရှင်းသော စွမ်းအင်၏ အသုံးချမှုနှင့် အနာဂတ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု အလားအလာများ

27

Nov

သန့်ရှင်းသော စွမ်းအင်၏ အသုံးချမှုနှင့် အနာဂတ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု အလားအလာများ

ပိုမိုကြည့်ရှုပါ။
မောင်းသူမဲ့ယာဉ်များ၏ အနာဂတ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု

27

Nov

မောင်းသူမဲ့ယာဉ်များ၏ အနာဂတ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု

ပိုမိုကြည့်ရှုပါ။
မီလီမီတာလှိုင်း ဆက်သွယ်ရေးက စက်မှု အင်တာနက်ကို ပြောင်းလဲစေပုံ

11

Dec

မီလီမီတာလှိုင်း ဆက်သွယ်ရေးက စက်မှု အင်တာနက်ကို ပြောင်းလဲစေပုံ

ပိုမိုကြည့်ရှုပါ။
အဝေးမှ အင်တာနက် အသုံးပြုရန် ဂြိုဟ်တု CPE အသုံးပြုခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများ

07

Feb

အဝေးမှ အင်တာနက် အသုံးပြုရန် ဂြိုဟ်တု CPE အသုံးပြုခြင်း၏ အကျိုးကျေးဇူးများ

ပိုမိုကြည့်ရှုပါ။

မှတ်တမ်းများ အမှတ်မှတ်ချက် ရယူပါ

ကျွန်ုပ်တို့၏ ကိုယ်စာရင်းမှူးသည် မကြာမီ သင့်နောက်ထပ်ဆက်သွယ်ပါမည်။
Email
Name
ကုမ္ပဏီ အမည်
ဆောင်းပါး
0/1000

အဝေးပြေး ကားရေဒါ

ရာသီဥတုအားလုံးတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်

ရာသီဥတုအားလုံးတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော စွမ်းဆောင်ရည်

အကြွင်းဝေးစွာ တိုက်ရိုက်မှု လေယာဉ်ရဒါ၏ ထူးခြားသော အချိန်တစ်ခုလုံးဆိုင်ရာ ပြFORMANCEသည် အခြား sensing technologies များမှ ခြားနားသည်။ Cameras သို့မဟုတ် LiDAR systems များကဲ့သို့ ရာသီဥတုအချိန်များဖြင့် တိုက်ခိုက်ခြင်းဖြင့် မော်မော်လောက်နိုင်သည့်အခါ radar technology သည် မီးရေ၊ ကြောင်၊ သံချိုး နှင့် မီးမီးများတွင် သိမ်းဆည်းမှုကို ထိန်းသိမ်းနိုင်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်မှု၏ သဘောတူညီမှုသည် အလင်းအခြား waves ကို အသုံးပြု၍ မျိုးမျိုးသော အချိန်တစ်ခုလုံးဆိုင်ရာ conditions များကို ဖျက်သိမ်းနိုင်သည့်အပြင် ဖြစ်သည်။ စနစ်၏ sophisticated signal processing capabilities သည် environmental interference ကို ထုတ်ချောင်းပြီး ပတ်သက်သော objects များကို မှန်ကန်စွာ ရှာဖွေရေးကို ထိန်းသိမ်းနိုင်သည်။ ဤတူညီမှုသည် အရေးကြီးသော safety features များကို အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန် အကြောင်းအရာများဖြင့် အရေးကြီးသော weather events အတွင်းမှာ accident risks ကို မြင့်မားသည့်အခါများတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ခallenging conditions များတွင် reliable data ကို ပေးနိုင်သည့် ဤတေးဂီတ၏ အရည်အချင်းသည် vehicle safety systems ၏ effectiveness ကို ရာသီဥတုအချိန်များအတွင်း နှစ်လုံးအတွင်း ထိန်းသိမ်းနိုင်စေရန်အတွက် အခြေခံအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
Advanced Object Detection and Tracking

Advanced Object Detection and Tracking

အကြံပြင်ရောင်းစွာ တိုးချဲ့ထားသော ရဒါ၏ အရာဝတ္တု ဆုံးဖြတ်မှုနှင့် လျှော့ချမှု စွမ်းရည်များသည် ကားလုပ်ငန်းရှုပ်ထွေးမှု တော်တော်များအတွက် အရေးကြီးသော အগုတ်လှုပ်ရှားမှုတစ်ခုဖြစ်ပါသည်။ ထိုစနစ်သည် တစ်ခါတွင် များစွာသော အရာဝတ္တုများကို တိုးတက်စွာ လျှော့ချနိုင်ပြီး ထိုအရာဝတ္တုများ၏ အလွန်အမြင်၊ လမ်းကိုင်မှုနှင့် ယာဉ်နှင့် ဆက်စပ်သော အချက်အလက်များကို ထိန်းသိမ်းထားပါသည်။ ဤပုံမှန်စွာ လေ့လာမှုများက လျှို့ဝှက်မှုများ၏ အစွန်းကို အစောင့်ဆုံးဖြတ်နိုင်ပြီး များစွာသော ရှုပ်ထွေးမှုကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။ ရဒါ၏ အမြင့်အဆင့်ရှိ ဖြေရှင်းမှုစွမ်းရည်များကြောင့် ထိုသည် များစွာသော အရာဝတ္တုများကြားကို ခွဲခြားနိုင်ပြီး လျှို့ဝှက်မှုများကို ပိုမိုသိရှိနိုင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များကို စနစ်တွင် ပေးဆောင်ပါသည်။ ထို့ပြင် ရှုပ်ထွေးမှုများကို တကူတကိုး အကြံပြုနိုင်သော စွမ်းရည်များကို ထိန်းသိမ်းနိုင်ပြီး လိုအပ်သောအချိန်တွင် ဘုတ်သောင်းများအား အကြံပြုမှုများနှင့် ပံ့ပိုးမှုများကို ပေးဆောင်ပြီး ပိုမိုသိရှိနိုင်သော လျှို့ဝှက်မှုကို ရှောင်ရှားနိုင်သော လှုပ်ရှားမှုများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
ADAS နှင့် မျှော်လင့်စွာ ပေါင်းစပ်မှု

ADAS နှင့် မျှော်လင့်စွာ ပေါင်းစပ်မှု

အကြံပြင်ခန့်ရှိ ရဒါ၏ Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) နှင့် လုံးဝ တကွ အစားထိုးမှုသည် စီးပွားသော ယန်းတိုင်းများ၏ လုံခြုံရေးအဆောက်အအုံတွင် အဓိက အခန်းကဏ္ဍဖြစ်သည်။ ဒီ တေးချိန်သည် adaptive cruise control၊ forward collision warning နှင့် autonomous emergency braking စသည့် လုံခြုံရေးအချက်အလက်များအတွက် သဘောထားသော ထည့်သွင်းမှုကို ပေးဆောင်သည်။ ယင်း၏ အခြား ယန်းတိုင်းစနစ်များနှင့် ကူးသွားလိုသော အငြင်းပွားမှုသည် လုံခြုံရေးအန္တရာယ်များအတွက် တကွတူညီသော အဖြေများကို ပေးဆောင်သည်။ ရဒါ၏ ဒေတာသည် autonomous driving scenarios တွင် ပိုမိုသဘောထားသော ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပေးဆောင်ပြီး lane change assistance နှင့် traffic jam assist စသည့် အချက်အလက်များကို ထောက်ခံသည်။ ဒီ အစားထိုးမှုအရည်အချင်းသည် ပိုမိုပြီးသော autonomous ယန်းတိုင်းများသို့ ရောက်ရှိသော လမ်းကြောင်းတွင် အကြံပြင်ခန့်ရှိ ရဒါကို အဓိကအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲစေပြီး တစ်ခါတစ်ရံမှာ ယင်းသည် လောင်းများအတွက် လုံခြုံရေးအချက်အလက်များကို ပိုမိုတင်သာစေသည်။