IDTechEx概述自动驾驶雷达的未来 – 缩小尺寸和提高性能

IstockPhoto chinnapong IDTechEx Outlines the Future of Automotive Radar - Miniaturising Size and Maximising Performance

(SeaPRwire) –   波士顿, 2023年11月17日 ——过去二十年里,雷达成为汽车上最重要的新增功能之一。它为豪华级先进驾驶辅助系统(ADAS)如主动式巡航控制(ACC)提供了便利,也为关键安全功能如自动紧急制动和盲区监测提供了支持。它已从最高级车型上的昂贵附加功能,发展成为所有价格级车型的几乎普遍配置。

IDTechEx的研究显示,2022年出厂的新车中,有70%装备了前向雷达,30%装备了侧向雷达。然而,随着ADAS系统功能不断升级,首次上市的SAE级3自动驾驶系统需求也在增加,雷达技术需要提升以满足这些系统日益复杂的性能要求。因此,行业现在开始看到第一代“4D成像”雷达上市并应用于车辆。就此,IDTechEx将探讨什么是4D成像雷达,为什么需要它,以及这些新技术采用了哪些技术。

什么是4D成像雷达?

首先,4D雷达不一定就是成像雷达。这两个术语有时似乎可以互换,但是IDTechEx认为,区分这两个概念很重要。过去,大多数雷达仅限于3个维度,即水平角度(方位)、距离和速度。4D雷达仅仅意味着在垂直方向上增加了一些分辨能力。

一个很好的例子说明需要第四个维度的必要性,就是检测隧道入口是否停放了一辆车。3D雷达会给出同样的结果,无论隧道入口是否停放了车。通常,车辆会假设大型反射物是隧道,并继续ACC系统。这种行为在人驾驶下是可以接受的,因为人可以及时干预ACC系统。但是对于SAE级别3以上完全自动驾驶的车辆来说,就会成为一个真实问题,因为这类车辆在过去几年已经上市。

理论上,4D雷达可以解决这个问题。垂直分辨率的增加意味着,雷达应该能够将地面停放的车辆与几米高的隧道区分开来。但是,如果垂直分辨率太低,以至于隧道和车辆仍然位于同一个“像素”中,那么情况就没有改善。这就是4D雷达和4D成像雷达区分的地方。成像雷达应该具有足够的角度分辨率,能够在很长距离上区分隧道和车辆。事实上,IDTechEx认为,成像雷达应该具有足够的分辨率,能够在长距离上区分更小的障碍物,例如100米外的人。但是,需要什么分辨率来实现这一点?

实现1°分辨率和更高分辨率

雷达有一个自然物理限制称为瑞利准则,它与频率的倒数成比例,与天线大小成正比(1/ƒ∂)。简单来说,正常的汽车雷达在77GHz下,天线阵列宽10cm,理论分辨率应为2.8°。出于参考,人眼的分辨率大约为0.005-0.01°,足以在100米外识别1厘米大小的物体。要提高雷达的分辨率,可以增加其工作频率,毕竟人眼使用的可见光频率在百万兆赫兹范围。但是,雷达频率受法规限制,不太容易改变。

另一个选择是增加天线尺寸。理论上这是可行的,但是在实际操作上会面临可行性挑战。要从2.8°提高到1°,天线尺寸需要从10cm增加到28cm。要在方位和仰角两个方向都实现1°的分辨率,雷达尺寸就需要达到28cm×28cm,这在前保险杠整合将很难。它很可能会影响散热器的气流,难以保护不受损坏,也会给OEM设计师带来一定困难。IDTechEx看到的最大雷达,如Continental的ARS540、博世的FR5+和Arbe的Phoenix,尺寸都超过10cm,但其中最大的Phoenix尺寸仅为12.7cm×14.3cm。

制造更大尺寸的雷达另一个问题是,需要支持的通道数量也会增加。如果没有相应的半导体技术支持,制造28cm×28cm的雷达就像用一架1万美元的数码单反镜头配上2001年手机1MP传感器一样。这里,像素对应的是虚拟通道数量,即发射和接收通道(Tx和Rx)的乘积。过去3D雷达可能采用1Tx/3Rx结构,基本4D雷达可能采用3Tx/4Rx结构,而一些领先雷达会将四个这样的芯片组合成12Tx/16Rx结构,提供192个虚拟通道。Arbe开发了能够实现48Tx/48Rx单个雷达结构,提供2304个虚拟通道的芯片组,帮助它实现方位1°和仰角1.7°的分辨率。

应对建造非常大尺寸雷达的挑战之一是分布式结构。IDTechEx看到的一些方法包括:Zendar采用两台性能较低的雷达分别安装在保险杠两端合作,实际天线尺寸从不到10cm增加到约1.5-2米,这两台雷达合作的方位分辨率略高于0.1°。另一种方法是Plastic Omnium和Greener Wave正探索的,将每个通道(3Tx/4Rx雷达)的天线板分开制作,分布在保险杠上。

软件也是重要组成部分,上文提到的几乎所有公司都会使用一些超分辨率软件来提高性能。以相机为例,现代单反相机搭载强大处理器可以充分发挥图像效果,手机相机经过多年软件优化也能产生最清晰自然的效果。在雷达领域,Zadar Labs利用机器学习、人工智能和编码发射信号等技术提高雷达分辨率,而Spartan公司使用的算法源于F-18和F-35战斗机应用的研究成果。超分辨率软件可以在不改变物理结构的情况下,将标准2.8°分辨率提高4倍,甚至采用其他技术可以进一步降低到0.5-1°以下。

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