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南臺科技大學 電子工程系 張萬榮所指導 蔡承翰的 ThermalPose：基於熱影像深度學習人體姿態辨識技術之設計與實現 （2021），提出毫米波雷達 演算法關鍵因素是什麼，來自於熱影像、姿態辨識、人工智慧、OpenPose、無人化應用。
而第二篇論文中原大學 機械工程學系 張耀仁所指導 梁文勇的 基於YOLO v4影像辨識技術之智慧型機車安全距離警示系統 （2021），提出因為有 深度學習、機器學習、類神經網路、YOLO、影像辨識的重點而找出了 毫米波雷達 演算法的解答。
最後網站明泰加入德儀聯盟，衝刺毫米波防撞雷達 - 鉅亨則補充：明泰（3380）從汽車防撞雷達與行車監控系統跨入車用電子產業， ... 相同的毫米波雷達技術，在縮小感測器面積及天線數量，並變更演算法之後，將能用在 ...
自動駕駛技術概論
為了解決毫米波雷達 演算法 的問題，作者王建 這樣論述：
本冊書主要介紹汽車構造和無人駕駛汽車的基本概念，讓讀者從基礎開始，由淺入深地瞭解無人駕駛的歷史由來、國內外自動駕駛產業現狀及技術發展、自動駕駛汽車的技術架構、自動駕駛開發平臺等知識，並詳細介紹百度Apollo無人駕駛平臺，通過實際的案例讓讀者深入瞭解無人駕駛知識體系。 中共黨員，北航汽車工程系教師黨支部書記，2001年10月畢業于吉林大學獲博士學位，2001年11月在北航汽車工程系從事博士後研究，2004年1月留校任教。完成了包括國家863專案、國家科技支撐計畫在內的省部級以上專案10余項，橫向課題20余項；在國內外學術期刊和會議上發表論文50餘篇，獲國家發明專利12項，主
編出版高等學校汽車專業教材2部，完成教改重點專案2項，獲北京市教學成果獎1項，獲北航教學成果獎8項，目前承擔本科生課程2門，研究生課程2門，培養車輛工程專業研究生38人。 第1章 自動駕駛技術概述 1.1汽車發展史及發展趨勢 1.1.1蒸汽機與蒸汽機車的發明 1.1.2內燃機與內燃機汽車的發明 1.1.3汽車發展趨勢 1.2自動駕駛汽車的產生 1.2.1研發歷史 1.2.2自動駕駛時代的開啟 1.3自動駕駛概述 1.3.1定義及分級標準 1.3.2SAE J3016的自動駕駛級別劃分 1.3.3中國智慧汽車等級劃分 1.4自動駕駛技術與行業發展現狀 1.4.1技術發展現狀
1.4.2行業代表 參考文獻 第2章 汽車構造基礎 2.1車輛動力傳動系統 2.1.1概述 2.1.2傳統動力傳動系統 2.1.3純電動傳動系統 2.1.4混動傳動系統 2.2車輛懸架系統 2.2.1概述 2.2.2非獨立懸架 2.2.3獨立懸架 2.2.4電控懸架 2.3車輛轉向系統 2.3.1轉向系統的功用及類型 2.3.2轉向器 2.3.3轉向助力 2.4車輛制動系統 2.4.1概述 2.4.2制動器 2.4.3制動助力系統 2.4.4制動力調節系統 2.5汽車線控系統技術 2.5.1概述 2.5.2汽車線控的關鍵技術 2.5.3典型線控系統 2.6CAN匯流排技術 2.6.1概述 2
.6.2工作原理 2.6.3工作特點 2.6.4SAE J1939協議 2.6.5百度自動駕駛汽車的線控技術應用 參考文獻 第3章 自動駕駛汽車技術架構 3.1自動駕駛汽車整體架構 3.2環境感知感測器技術 3.2.1雷射雷達 3.2.2攝像頭 3.2.3毫米波雷達 3.2.4超聲波雷達 3.2.5環境感知實例——車道線檢測 3.3定位系統 3.3.1衛星定位技術 3.3.2差分定位系統 3.3.3慣性導航定位 3.3.4多感測器融合定位技術 3.4高精地圖技術概述 3.4.1高精地圖綜述 3.4.2高精地圖在自動駕駛中的應用 3.4.3高精地圖的製作 3.5規劃與決策系統概述 3.5.1路
徑規劃 3.5.2路徑規劃演算法介紹 3.6V2X技術概述 3.6.1V2X分系統概述 3.6.2V2X典型應用 參考文獻 第4章 自動駕駛汽車開發平臺 4.1開發平臺概述 4.2硬體平臺 4.2.1感測器平臺 4.2.2計算平臺 4.2.3線控車輛平臺 4.3軟體開源平臺 4.3.1ROS介紹 4.3.2ROS特點 4.3.3ROS檔案系統層 4.3.4ROS計算圖層 4.4整體開放平臺 4.4.1硬體平臺 4.4.2軟體平臺 4.4.3雲端平臺 4.5安全解決方案 4.5.1潛在威脅與對應方案 4.5.2Apollo安全方案 參考文獻 第5章 Apollo平臺介紹 5.1Apollo平
臺概述 5.1.1Apollo平臺發展歷程 5.1.2Apollo平臺技術框架 5.2Apollo車輛要求 5.2.1車輛功能要求 5.2.2車輛線控要求 5.3Apollo支持的感測器 5.3.1雷射雷達 5.3.2毫米波雷達 5.3.3攝像頭 5.3.4導航模組 5.3.5工控機 5.3.6CAN卡 5.3.7Apollo感測器單元 5.4Apollo平臺的安裝和使用 5.4.1Apollo內核的編譯 5.4.2構建Docker容器 5.4.3編譯Apollo原始程式碼 5.4.4啟動並運行Apollo平臺 5.5開放資料集 5.5.1模擬場景數據 5.5.2標注數據 5.5.3演示資料
參考文獻 前言 隨著汽車工業、信息技術和人工智慧技術的發展，汽車智慧化、自動化程度越來越高，自動駕駛技術能夠通過融合多感測器感知道路周邊環境資訊，結合高精地圖和高精度定位實現路徑規劃，經決策後控制車輛運動。自動駕駛技術能夠提高道路通行效率，減少交通事故和人員傷亡，提高車輛的運行效率，降低駕駛員的勞動強度，降低能源消耗減少排放，提高出行的舒適性。自動駕駛是一個複雜的軟硬體結合的系統，主要分為感知定位、決策規劃、控制執行三大技術模組。感知定位模組主要通過攝像頭、雷達等高精度感測器，為自動駕駛提供環境資訊； 決策規劃模組依據感知系統提供的車輛定位和周邊環境資料，在平臺中根
據適當的模型進行路徑規劃等決策； 控制執行模組以自我調整控制和協同控制方式，驅動車輛執行相應命令動作。本書系統地對自動駕駛所涉及的技術進行了介紹。 本書為高等院校車輛工程、交通工程專業的學生編寫，同時也可供從事智慧汽車技術研究的有關工程技術人員參考。全書分為5章。第1章介紹了自動駕駛汽車概述，包括汽車發展史及發展趨勢，自動駕駛汽車的產生及行業發展現狀； 第2章介紹了汽車構造基礎，包括傳統汽車的車輛動力傳動系統、車輛懸架系統、車輛轉向系統、車輛制動系統、自動駕駛汽車的線控系統技術及CAN匯流排技術； 第3章介紹了自動駕駛汽車技術架構，包括自動駕駛汽車整體架構、環境感知感測器技術、車輛定位技術、
高精地圖技術、規劃與決策技術、V2X技術； 第4章介紹了自動駕駛汽車開發平臺，包括開發平臺概述、硬體平臺、軟體開源平臺、整體開放平臺及安全解決方案； 第5章介紹了百度Apollo自動駕駛平臺，包括Apollo平臺概述、Apollo車輛要求、Apollo支持的感測器、Apollo平臺的安裝和使用、開放資料集。 本書作者長期從事車輛工程和自動駕駛汽車的教學與科研工作，在編寫本書過程中借鑒了同類教材的優點，同時把自動駕駛汽車的最新研究成果與百度Apollo平臺的最新技術吸收到本書中，因此本書具有較強的綜合性和前沿性，有利於學生理解和掌握智慧駕駛汽車最新的核心技術。 本書由北京航空航太大學聯合百度
公司共同編寫，在編寫過程中得到了來自北京航空航太大學和百度公司的多位專家、老師、同學的參與和支援，包括北京航空航太大學的譚琨、熊繹維、張永康、張行健、趙菲、李鳳遠，以及百度公司的陳卓、夏黎明和唐盈等。謹在此向他們致以深切的謝意。 由於編寫時間短，編者水準有限加之經驗不足，本書難免有疏漏和不足之處，懇請各位同行和讀者批評指正。 編者于北京航空航太大學 2019年9月
ThermalPose：基於熱影像深度學習人體姿態辨識技術之設計與實現
為了解決毫米波雷達 演算法 的問題，作者蔡承翰 這樣論述：
現行的人體姿態辨識方法相當多樣，其中，多數使用RGB相機拍攝高解析度的圖像來取得人體特徵後進行骨幹評估，然而彩色圖像在人體姿態辨識容易受到燈光、環境所影響，導致無法準確的獲得關節點骨架，此外，彩色圖像的相機無法運用於具有隱私之場域，如：醫院、照護中心的廁所或浴室等。目前有許多研究為了達到去特徵化的人體姿態辨識，使用射頻訊號收發器、毫米波雷達等感測器進行人體姿態辨識，然而，這些方法雜訊過高與解析度不足，導致關節點骨架準確度低。本論文提出一種基於熱影像深度學習人體姿態辨識技術，稱為「ThermalPose」，可準確的辨識與追蹤人體關節與骨幹。ThermalPose包含兩個部分:骨幹辨識技術與動作
辨識演算法，骨幹辨識技術以熱像感測器、AI邊緣運算裝置與自蒐集熱影像資料集進行人體姿態辨識；而動作辨識演算法的目標是辨識日常生活中的動作，如:走路、跑步、坐地與彎腰。由實驗結果可證明，ThermalPose可在無RGB相機的情況下有效的使用熱影像辨識人體姿勢，因此可用於低光源與具有個人隱私環境的無人化應用。
基於YOLO v4影像辨識技術之智慧型機車安全距離警示系統
為了解決毫米波雷達 演算法 的問題，作者梁文勇 這樣論述：
因台灣土地狹窄，人口密度高，具備靈活及高機動性的機車成為一般人最常使用的移動交通工具，近年來雖然有逐漸在倡導「防衛性駕駛」但交通事故仍無明顯的低減，在交通事故常造成人員傷亡，而究其交通事故的原因，「未依規定讓車」及「轉彎不當」佔比最高，而機車駕駛人常常與大型車爭道，會因大型車視線盲區不易察覺週遭車況而容易發生交通意外事故，近年來人工智慧也逐 漸應用在我們生活上，本研究利用偵測準確度高且運算速度快的YOLO v4深度學習技術並配合影像辨識方法偵測出於街道中移動的大型車輛，藉由標記影像特徵且利用深度神經網路進行模型訓練模型，對於想要偵測的目標物做影像辨識。同時偵測與目標物的相對距離，當車輛進入到
安全距離時，會透過警示來提醒機車駕駛人事前做出防範的措施，以減少機車的交通意外事故發生。實驗結果證明，本研究使用AI影像辨視方法進行大型車輛偵測其偵測的準確率結果為94%，是一個相當不錯的結果。