毫米波雷达通过遮挡物实现非视距3D物体重建，无需视觉。mmNorm算法利用表面法向量估计，在纸板遮挡下重建精度突破厘米级，为机器人多模态感知提供新方案。
从CTSAI A100 ADC原始数据出发，完整解析Range/Doppler FFT、杂波抑制、CFAR检测、DOA估计及点云生成的MATLAB工程实现。
探秘SuperRadar社区AI超级雷达平台，X100/Pro以8T8R架构和端侧AI算力，引领毫米波雷达从硬件到数据模型驱动的变革。
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基于CTSAI-A100毫米波雷达的室内低速目标检测实验，涵盖ADC解析、LFMCW仿真、2D-FFT和MTI杂波抑制，验证静态杂波抑制与低速目标检测效果。
SuperRadar社区荣获2026“直通乌镇”全球互联网大赛开源生态合作伙伴证书，围绕CTSAI-A100毫米波雷达开放协作，推动雷达感知技术开源共建。
CTSAI-A100 发布新版本 1.1.0，优化界面交互与ADC数据采集流程，提升雷达数据分析效率，支持拖拽缩放和连续采集。
提出复值(2+1)D CNN直接处理FMCW雷达原始ADC数据，无需FFT预处理。在Jetson Nano上实现10类手势99.38%准确率，端到端延迟仅2.75ms，提速4-86倍，并集成不确定性估计。
传统毫米波雷达困境：数据压缩导致细节丢失。天穹卫星雷达实现感知与计算解耦，提供高保真原始数据，推动雷达从目标输出升级为AI核心数据源。
本文复现RaCFormer基于查询的雷达-相机融合3D目标检测，在nuScenes上SOTA，低成本传感器组合性能媲美顶级LiDAR方案。
