CTSAI-A100 Community Projects｜开发者工程项目索引

开发案例资源
Niko曾辉
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CTSAI-A100 Community Projects 用于收录社区开发者基于 CTSAI-A100 完成的算法实验、数据分析与实际场景工程。

我们希望这些项目不只是展示最终结果，而是尽可能保留代码、数据说明、实验环境、运行方法和结果，让其他开发者能够看懂、复现，并在已有工程基础上继续开发。

目前已正式收录以下 Community Projects，本帖将持续更新。

01｜室内低速目标检测与 MTI

贡献者： @yyqdbngt
方向： 室内低速目标检测 / 雷达信号处理
开发环境： GNU Octave

基于 CTSAI-A100 的真实室内实验数据，覆盖空场、静态目标、小推车/箱子及人员等场景，完成 LFMCW、2D-FFT、MTI 静态杂波抑制及真实目标运动分析。

项目同时包含 ADC、CAN、RawTarget、TraTarget 等数据，可用于进一步研究低速目标检测、静态杂波抑制和毫米波雷达信号处理。

👉 GitHub 工程：
https://github.com/Super-Radar/CTSAI-A100/tree/main/community/projects/a100-indoor-cart-mti

02｜MATLAB ADC 信号处理

贡献者： @DwHz
方向： ADC / 雷达信号处理
开发环境： MATLAB

从 CTSAI-A100 ADC 原始数据出发，建立较完整的 MATLAB 信号处理流程，包括：

  • ADC 数据解析
  • Range FFT
  • Doppler FFT
  • Range-Doppler Map
  • CFAR 检测
  • Angle FFT / DML / MUSIC / OMP
  • 检测结果及点云可视化

适合希望从 ADC 数据进入毫米波雷达底层信号处理流程的开发者参考。

👉 GitHub 工程：
https://github.com/Super-Radar/CTSAI-A100/tree/main/community/projects/a100-matlab-adc-signal-processing

03｜车辆周界感知实测与 LFMCW 仿真

贡献者： @DwHz
方向： 车辆周界感知 / LFMCW / MTI
开发环境： MATLAB R2024b

围绕车辆周界场景，使用 CTSAI-A100 采集：

  • 空环境
  • 车辆靠近
  • 车辆远离

三类 ADC 实测数据，并完成 Range FFT、Range-Doppler、MTI2 / MTI3 等分析。

项目还建立了独立的 MATLAB LFMCW 仿真，并对带宽、Chirp 时宽、PRF、目标速度、目标数量和 MTI 阶数等参数进行了实验。

👉 GitHub 工程：
https://github.com/Super-Radar/CTSAI-A100/tree/main/community/projects/a100-perimeter-vehicle-radar-analysis

04｜室内 / 室外场景实测与 LFMCW 仿真

贡献者： HuangTao
方向： 室内 / 室外场景雷达分析
开发环境： MATLAB 2024b

项目使用三组室内场景和一组室外场景的 CTSAI-A100 ADC 数据，对不同环境中的雷达响应进行分析。

主要包括：

  • ADC 数据解析
  • Range FFT
  • Range-Doppler / 2D-FFT
  • MTI 静态及近静态杂波抑制
  • 室内 / 室外实测结果对比
  • MATLAB LFMCW 仿真
  • 雷达关键参数影响实验

适合用于理解毫米波雷达在不同真实环境下的背景反射、杂波和运动响应特征。

👉 GitHub 工程：
https://github.com/Super-Radar/CTSAI-A100/tree/main/community/projects/a100-indoor-outdoor-radar-analysis

🔗 查看全部 Community Projects

GitHub 项目总目录：

https://github.com/Super-Radar/CTSAI-A100/tree/main/community/projects

后续新的开发者工程通过 Review 并正式合入 CTSAI-A100 仓库后，也会持续更新到本帖和 GitHub 项目目录中。

🤝 欢迎一起共建

如果你也在基于 CTSAI-A100 做：

  • ADC 信号处理
  • 点云算法
  • FFT / CFAR / MTI / DOA
  • 目标检测与跟踪
  • 多传感器融合
  • 机器人感知
  • 低空感知
  • 交通 / 安防 / 工业等实际场景实验

欢迎将自己的工程整理为 Community Project，通过 GitHub Pull Request 与社区共同完善。

我们也欢迎基于已有项目继续复现、优化和二次开发。

不是每个人都需要从零开始。

希望随着越来越多开发者参与进来，CTSAI-A100 Community Projects 能逐渐成为一个由真实实验、真实数据和真实工程共同积累起来的毫米波雷达开发资源库。

📌 本帖长期更新，欢迎收藏。