PathPartner为基于雷达的汽车应用程序开发机器学习算法

PathPartner为雷达应用提供算法包。在自动车辆中，基于雷达的系统可以在晚上，在恶劣的天气中检测基于行人和其他弱势道路用户（VRU），在恶劣的天气中，距离更远。

为了启用此功能，Santhana RAJ，技术架构师和雷达团队基于雷达点云检测开发了一个分类器。它们在嵌入式平台上实现了分类器，并在实际测试场景中验证。

例如，在早期测试中，分类器需要5-8秒才能检测人类更长时间才能有效。该团队通过将帧时间从每秒从3帧增加到5到5，并创建一个新的一组功能，从前一组功能开始延迟。

通过测试和快速设计迭代，它们实现了物体检测精度为99％。在过去，它将采取3-5个月的球队来实现这种置信水平。用matlab.^®和统计和机器学习工具箱™，他们在一个月内完成了该项目。