技术特点
智能辅助驾驶（ARAS）领域系统级供应商
SCROLL
技术特点
智能辅助驾驶（ARAS）领域系统级供应商
SCROLL
核心算法
暗室环境
测试自动化
采集工具
自动校准标定
IMU算法补偿
遮挡检测
视觉算法
核心算法
灏航科技自研的毫米波雷达核心算法框架，构建了从感知捕获 — 智能处理 — 功能应用 — 验证闭环的全链路技术体系，为摩托车 ARAS 系统提供精准可靠的技术支撑：
感知与处理链路：从雷达 RF 前端捕获电磁波信号，经信号处理模块完成目标初筛与特征提取，再通过数据处理模块融合 IMU 动态补偿等自研算法，消除车身倾斜、转向等动态姿态对探测的干扰，输出精准的目标距离、速度、方位等核心参数。
算法仿真与控制：依托 Matlab/Simulink 搭建的仿真环境，对自适应跟车、碰撞预警等核心控制算法进行多场景迭代优化，实现从 “感知数据” 到 “决策指令” 的平滑过渡，深度适配摩托车的动态操控特性。
功能应用与验证：算法输出最终赋能 BSD 盲区监测、FCW 前向碰撞预警、ACC 自适应巡航等 ARAS 功能，并通过严苛的场景化测试（如跟车巡航、车辆超车等），结合测试用例、数据曲线与实车视频，完成全维度性能验证，确保算法在复杂骑行场景下稳定输出。
暗室环境
灏航科技配备专业的微波暗室，为毫米波雷达打造纯净的性能测试环境。暗室内覆盖的吸波材料可有效消除电磁波反射，模拟出接近理想的 “无干扰空间”，为雷达性能测试提供了精准可靠的基准。 依托这一专业环境，我们将雷达置于精密转台，结合雷达目标模拟器，对其目标探测范围、精度、分辨率、抗干扰能力等核心指标进行验证。
测试自动化
全链路车载电子开发与测试体系：从需求到量产的质量基石
我们构建了覆盖需求定义、算法开发、仿真验证、实车测试的全流程车载电子产品开发体系，以严谨的流程与完善的工具链，保障每一款产品的可靠性与安全性。
需求驱动：精准锚定开发方向
工具赋能：构建高效开发闭环
分层验证：从模块到整车的质量保障
算法开发 → 仿真测试 → 用例覆盖
通过模块测试（Module Test）、系统测试（MIL/HIL Test）、实车功能验证（Vehicle Test）的三级验证体系，我们确保每一个模块、每一项系统功能，最终都能在真实路况下稳定可靠，为用户出行保驾护航。
采集工具
1、路试采集的数据，通过WIFI或网口传输至回放上位机，可查看在路试过程中雷达的报警和人工标记的问题数据；
2、人工标记报警数据，或修正误/漏报数据，形成参考报警数据，用作报警数据对比的真值；
3、将路试的点云/目标数据回灌入回放上位机，生成对应的报警数据，与真值数据对比，并统计误/漏报率；
4、雷达软件的持续迭代和优化，以优先进行上位机回灌测试来评估软件的优化效果。
自动校准标定
专为两轮车场景打造的全自动毫米波雷达标定方案，适配 77GHz 车载雷达，解决安装偏移、行驶振动、姿态变化带来的探测误差。
支持自动标定、在线动态校准，快速完成角度修正、目标匹配与参数优化。
以标准化、高效率标定，保障摩托车智能驾驶安全可靠，助力量产与售后快速部署。
IMU算法补偿
灏航科技自研的IMU 动态补偿算法，专为两轮车辆的动态骑行场景深度优化：
依托高精度惯性测量单元（IMU），实时捕捉摩托车压弯、转向时的车身倾斜角、角速度等关键姿态数据；
动态修正雷达探测视场因车身倾斜产生的偏差，消除姿态变化对目标识别的不准确，确保雷达在任何骑行姿态下都能精准锁定目标（距离、速度、方位等核心参数）；
为前/后向雷达的ARAS 核心功能提供可靠的基础姿态信息，用以补偿报警功能算法，保障功能输出精准稳定，为骑士构建全场景的主动安全屏障。
遮挡检测
为摩托车智能安全驾驶系统提供实时状态监测。通过毫米波雷达自身算法，可精准识别雷达表面被泥土、杂物、冰雪等遮挡的情况，立即输出故障预警信号，确保 ARAS功能始终处于可靠工作状态，从源头提升骑行安全性与系统稳定性，让骑行安全不留死角，从容驰骋每一段路途。
视觉算法
专为摩托车场景打造的前视摄像头视觉感知算法，基于深度学习与实时图像处理技术，精准识别道路环境、车辆、行人及骑行危险场景。通过高效算力优化与两轮车工况适配，稳定实现车道保持、前车碰撞预警、远近光自动控制等 ARAS 核心功能。算法兼顾复杂路况鲁棒性与低温、强光、夜间等恶劣环境适应性，为摩托车智能驾驶提供可靠视觉感知，全面提升骑行主动安全。
