4D成像雷達(dá)技術(shù)創(chuàng)新盤點(diǎn)

在自動汽車的陳年往事中，這些車看起來非常笨重而“與眾不同”，車周圍有多個突出的設(shè)備，裝有各種攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)。這三種傳感器都是解決自動駕駛問題所必需的，因?yàn)樾枰パa(bǔ)。

今天，傳感器市場充斥著相互競爭的技術(shù)，選擇合適的技術(shù)集成到車輛中是一項(xiàng)艱巨的挑戰(zhàn)。產(chǎn)品設(shè)計(jì)師需要仔細(xì)考慮每個傳感器類別的利弊。

這幾年，伴隨無人駕駛汽車漸行漸近，又出現(xiàn)了一種“全方位”4D成像雷達(dá)技術(shù)。盡管業(yè)界對它褒貶不一，但這種技術(shù)還是有其獨(dú)到特色，且國內(nèi)外都有廠商在研發(fā)并小規(guī)模前裝導(dǎo)入。

1、彎道超車的機(jī)會

雷達(dá)對汽車行業(yè)至關(guān)重要，作為遠(yuǎn)程傳感器所有新車幾乎都已部署，ADAS創(chuàng)新步伐的加快對雷達(dá)行業(yè)是一大利好，但要達(dá)到更高的安全性和自動化水平，進(jìn)入脫手/脫腳駕駛時代，雷達(dá)必須創(chuàng)新。

4D成像雷達(dá)也屬于毫米波雷達(dá)，在ADAS應(yīng)用方面，傳統(tǒng)毫米波雷達(dá)量產(chǎn)上車已有二十幾年時間，產(chǎn)品性能成熟穩(wěn)定，市場份額已被幾家巨頭壟斷，新晉企業(yè)突圍難度不小。

2015年前后，一些初創(chuàng)公司開始挑戰(zhàn)傳統(tǒng)毫米波雷達(dá)：通過提高分辨率使之達(dá)到接近低線束激光雷達(dá)的水平，將傳統(tǒng)的簡單目標(biāo)檢測代之以環(huán)境測繪（點(diǎn)云模式），以應(yīng)對越來越復(fù)雜的駕駛?cè)蝿?wù)。

國內(nèi)有人預(yù)測，4D成像雷達(dá)將從2022年開始小規(guī)模前裝導(dǎo)入，預(yù)計(jì)到2023年，搭載量有望突破百萬。

2、難以適應(yīng)所有環(huán)境的分辨率和檢測能力

隨著車輛變得更加電動化和電子化，傳感器、屏幕和ADAS功能也在增加，在安全技術(shù)得到提高的同時，也增加了汽車的復(fù)雜性、成本和重量。

每種傳感器都有其優(yōu)缺點(diǎn)，攝像頭擅長高分辨率探測物體，但會受惡劣天氣和光照條件影響；雷達(dá)在惡劣天氣下工作良好，但分辨率較低；激光雷達(dá)可以準(zhǔn)確探測物體細(xì)節(jié)，但在惡劣天氣也不起作用。

·攝像頭及其他光學(xué)解決方案：可有效檢測目標(biāo)、測量距離、提供精確成像和跟蹤多個目標(biāo)。例如，RGB攝像頭價(jià)格相對低廉，其高分辨率數(shù)據(jù)可用于訓(xùn)練基于計(jì)算機(jī)視覺的分類和識別算法，但視野有限，在惡劣天氣、光照和陰影區(qū)無能為力。攝像頭還存在企業(yè)和消費(fèi)者都非常關(guān)心的隱私權(quán)問題。

·被動紅外（PIR）傳感器：通過記憶周圍區(qū)域紅外圖像和微小變化來檢測運(yùn)動。其最常見部署是車內(nèi)，廉價(jià)、緊湊、高能效，可提供準(zhǔn)確的檢測，但范圍有限。其性能因距離而異，很難檢測到人體非常緩慢的運(yùn)動。

·熱紅外傳感器：可探測熱量，與波長無關(guān)。低端解決方案因檢測和響應(yīng)速度慢而受阻，高性能傳感器往往價(jià)格昂貴。熱源和氣流也會造成嚴(yán)重干擾，當(dāng)環(huán)境溫度接近體溫時，靈敏度會受到嚴(yán)重影響。

·主動紅外（IR）傳感器：通常安裝在室外，通過發(fā)射紅外波來確定接收信號是人還是物體。與PIR傳感器一樣，其價(jià)格便宜，所需功率小。它們在所有光照條件下都能有效工作，但射程有限，而且易受不利環(huán)境的影響。此外，現(xiàn)有方案還受到低數(shù)據(jù)傳輸速率的阻礙。

·標(biāo)準(zhǔn)雷達(dá)：也就是測距多普勒雷達(dá)，可檢測存在、方向、距離和速度，代表一種強(qiáng)大而可擴(kuò)展的解決方案，能夠保護(hù)隱私。不過，其小天線陣列數(shù)據(jù)輸出分辨率低，無法生成豐富的圖像。其窄視場主要集中在一個軸上，由于有限的角度分辨率，無法區(qū)分近距離目標(biāo)。

在數(shù)據(jù)處理方面，設(shè)計(jì)人員還要考慮經(jīng)濟(jì)性。邊緣處理可大大降低與云相關(guān)的處理和存儲成本。隨著越來越多的設(shè)備部署，邊緣處理可以長期節(jié)約可觀的成本。利用嵌入式處理器執(zhí)行邊緣處理有助于消除產(chǎn)品設(shè)計(jì)中集成高功率、高成本處理器的需求。

3、Vayyar：更智能的傳感器，更豐富的數(shù)據(jù)

以色列初創(chuàng)公司Vayyar聯(lián)合創(chuàng)始人及CEO Raviv Melamed認(rèn)為：“數(shù)據(jù)收集依賴于傳感器——任何智能設(shè)備的‘眼睛和耳朵’，但處理信息和指揮動作需要一個‘大腦’——人工智能。設(shè)計(jì)滿足不斷變化的人類需求的產(chǎn)品需要創(chuàng)建根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯智能利用數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這意味著不僅要選擇最有效的傳感器技術(shù)，還要選擇最強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理平臺。”

Vayyar成立于2011年，旨在通過“全方位”4D傳感器徹底改善車輛安全性和成本。利用其芯片上雷達(dá)（Radar-on-Chip，RoC）平臺，Vayyar創(chuàng)造了一個突破性的車輛安全解決方案，用一個芯片可以取代十幾個其他傳感器，且不需要昂貴的激光雷達(dá)和攝像頭。

Vayyar芯片上雷達(dá)

4D成像雷達(dá)可以提供替代技術(shù)的所有好處，同時克服其局限性。與2D雷達(dá)不同，它利用多輸入多輸出（MIMO）46個天線陣列實(shí)現(xiàn)高分辨率實(shí)時跟蹤。用這么多天線掃描環(huán)境可以精確地同時檢測和跟蹤多個目標(biāo)，以極高的準(zhǔn)確性識別存在物體，并提供豐富的數(shù)據(jù)，先進(jìn)的分類算法使設(shè)備能夠及時作出反應(yīng)。

據(jù)介紹，在批量定價(jià)方面，4D成像雷達(dá)芯片不僅價(jià)格合理，而且還提供了顯著的附加值：更豐富的數(shù)據(jù)、更高的精度和更強(qiáng)大的功能。在性價(jià)比平衡方面，它有助于降低開發(fā)成本，縮短上市時間。由于不涉及光學(xué)器件，該技術(shù)在所有照明和天氣條件下都非常強(qiáng)大，性能始終如一，同時確保用戶隱私。

雷達(dá)中的高性能射頻IC支持多達(dá)72個收發(fā)器，跨3-81GHz的超寬帶（UWB）和毫米波頻率；同時搭載內(nèi)部數(shù)字信號處理器（DSP）和實(shí)時信號處理微控制器單元（MCU）。RoC可支持多種系統(tǒng)，包括入侵警報(bào)、兒童存在檢測、增強(qiáng)型安全帶提醒和eCall，在發(fā)生碰撞時向緊急服務(wù)部門報(bào)警。它能“看穿”物體，并能在所有天氣條件下有效工作。

嵌入DSP及MCU的單片RFIC和大型MIMO陣列 

過去五年，Vayyar汽車部門負(fù)責(zé)人Ian Podkamien領(lǐng)導(dǎo)RoC開發(fā)團(tuán)隊(duì)一直在調(diào)整和發(fā)展其車用技術(shù)。他認(rèn)為，傳感器都有配線、連接器，并且需要耗電，這些都會增加車輛重量，這對電動車的續(xù)航里程是一個重大挑戰(zhàn)。傳感器整合可以提供多種功能，節(jié)省布線、重量和成本。

Vayyar信用卡尺寸的傳感器采用4D高分辨率點(diǎn)云，可將整個車廂映射成5cm像素，看到每個乘客的外形及坐姿、移動方式等。實(shí)時4D點(diǎn)云解決方案可以在任何環(huán)境條件下工作，實(shí)時跟蹤座艙內(nèi)外，無需攝像頭。

使用專有4D VOXEL（體素）點(diǎn)云技術(shù)構(gòu)建高分辨率4D可視化

為了幫助客戶利用芯片開發(fā)底層射頻管理、算法、濾波等，Vayyar提供完整的參考設(shè)計(jì)，包括天線和陣列設(shè)計(jì)，客戶不必去找多家供應(yīng)商。Vayyar的數(shù)據(jù)集平臺還可以快速響應(yīng)任何新的立法，實(shí)現(xiàn)OTA軟件更新，節(jié)省集成、測試和驗(yàn)證時間和成本。

開發(fā)模塊

Vayyar經(jīng)過驗(yàn)證的傳感器芯片及其所有組件滿足汽車級標(biāo)準(zhǔn)，因此，將其融入新車型意味著不會因遇到不可預(yù)見的問題而推遲上市。此外，它有助于最小化整體生產(chǎn)成本，這也是主機(jī)廠考慮的一個重要因素。

4、Arbe：超高分辨率評估距離、高度、深度和速度

Arbe Robotics同樣是一家以色列公司，成立于2015年，利用突破性技術(shù)從頭開始構(gòu)建新型4D成像雷達(dá)，特別針對汽車應(yīng)用。它結(jié)合了當(dāng)前傳感器組的優(yōu)點(diǎn)并消除了一些缺點(diǎn)，使其在所有環(huán)境條件下都具有出色的分辨率和目標(biāo)檢測能力。該公司CEO Kobi Marenko說：“為主機(jī)廠和Tier 1提供比市場上任何其他雷達(dá)精度高100倍的傳感解決方案，滿足L1-L5各種級別車輛要求，這就是Arbe的4D成像雷達(dá)對自動駕駛汽車產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響的地方。”

基于Arbe專有芯片組解決方案的4D成像雷達(dá)是第一款提供高靈敏度、高分辨率、全空間感測（包括仰角）的雷達(dá)。它提供了高精度圖像質(zhì)量，在所有天氣和光照條件下，沒有多普勒的模糊感測問題，有助于實(shí)現(xiàn)長距離和寬視野決策。

在目標(biāo)檢測方面，它可以確定車道中障礙物的準(zhǔn)確邊界，如橋下的卡車、車道中的柵欄或輪胎、卡車旁邊的摩托車等，然后提示給自動駕駛、緊急制動和轉(zhuǎn)向系統(tǒng)；它還提供可靠的脆弱道路使用者檢測，如行人、自行車等，解決了ADAS和自動駕駛相關(guān)的道路事故問題。

Arbe技術(shù)的分辨率是目前產(chǎn)品的兩個數(shù)量級，支持每幀100000次以上的檢測，具有市場上最高的點(diǎn)云密度。其4D成像雷達(dá)芯片組擁有2000多個虛擬通道，以每秒30幀的全掃描速度同時跟蹤數(shù)百個對象，同時優(yōu)化了成本和功耗。以高分辨率同時評估距離、高度、深度和速度，將雷達(dá)從支持角色重新定位到傳感套件的主干。

超高元素密度4D圖像

與Vayyar不同，Arbe采用增強(qiáng)的FMCW（調(diào)頻連續(xù)波）技術(shù)，芯片組可以用多個天線發(fā)射和接收信號。通過將信息從時域轉(zhuǎn)換到頻域（FFT，快速傅里葉變換），Arbe可在高方位和高仰角分辨率下提供超高元素密度的4D圖像，并在大視場下實(shí)時遠(yuǎn)距離環(huán)境感測。此外，Arbe技術(shù)還將副瓣發(fā)生率降低到接近零的水平，解決了距離-多普勒（RD）模糊問題，避免來自其他雷達(dá)的干擾。

優(yōu)越的工藝是Arbe的另一優(yōu)勢，專有毫米波汽車級雷達(dá)射頻芯片組包括一個24輸出通道的發(fā)射器芯片和一個12輸入通道的接收器芯片。所采用新的22nm FD-SOI（全耗盡SOI）CMOS工藝支持TD-MIMO，在信道隔離、噪聲系數(shù)和發(fā)射功率方面具有同類最佳的性能。利用最新的射頻處理技術(shù)，Arbe以市場上每通道最低的成本實(shí)現(xiàn)了最先進(jìn)的射頻性能。

射頻芯片組工藝

在雷達(dá)處理技術(shù)方面Arbe也有突破，其專有基帶處理芯片將雷達(dá)處理單元（RPU）架構(gòu)與嵌入式雷達(dá)信號處理算法相結(jié)合，在保持低硅功耗的同時實(shí)時轉(zhuǎn)換大量原始數(shù)據(jù)。其處理芯片可實(shí)時管理多達(dá)48個Rx通道和48個Tx通道，每秒生成30幀完整4D圖像，等效處理吞吐量為3Tb/秒。Arbe采用專有技術(shù)的物理分辨率是競爭對手的合成或統(tǒng)計(jì)分辨率增強(qiáng)方法（如超分辨率技術(shù)）的2-10倍。因此，Arbe的芯片組在低信噪比（SNR）和多目標(biāo)場景中仍然有效，而這些場景往往會讓其他方法失效。在利用超分辨率精確分析物體邊界的同時，Arbe技術(shù)并不依賴于這種技術(shù)來生成高質(zhì)量的圖像。

無法區(qū)分威脅和錯誤警報(bào)是導(dǎo)致自動駕駛車輛事故的主要原因。Arbe的FMCW增強(qiáng)、卓越的通道分離和先進(jìn)后處理減少了虛警，幾乎沒有虛對象實(shí)例，消除了假陽性和假陰性場景。

消除假陽性和假陰性場景

這樣，ADAS系統(tǒng)就可以信任雷達(dá)讀數(shù)，實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)，并防止不必要的停車。所以，4D成像雷達(dá)為導(dǎo)航、路徑規(guī)劃和避障提供了基礎(chǔ)，能夠支持L4和L5自動車輛安全性和準(zhǔn)確性方面的感測要求。

5、蘇州豪米波：4D毫米波雷達(dá)與攝像頭融合

蘇州豪米波成立于2016年，由“國家高層次人才”白杰教授、海外歸國射頻專家為核心組建，旨在打破國外壟斷，填補(bǔ)國內(nèi)空白，積極打造具有高度自主知識產(chǎn)權(quán)的智能感知技術(shù)和人工智能系統(tǒng)。

名如其實(shí)，該公司專攻毫米波技術(shù)，掌握全套ADAS集成控制算法及汽車毫米波雷達(dá)核心技術(shù)，可根據(jù)主機(jī)廠車型要求定制設(shè)計(jì)和合作開發(fā)。其產(chǎn)品2018年底已在江鈴、江淮等前裝量產(chǎn)，包括車載BSD（盲點(diǎn)車輛識別）系統(tǒng)和FCW（前車碰撞預(yù)警）系統(tǒng)等。BSD系統(tǒng)最大探測距離100米，角度范圍150度；FCW系統(tǒng)最大探測距離200米。

白潔教授認(rèn)為，多傳感器融合是構(gòu)建穩(wěn)定感知系統(tǒng)的必要條件，特別是雷達(dá)與攝像頭的融合。他說：“人們經(jīng)常遇到一些復(fù)雜的天氣情況，如大雨、大霧、沙塵、強(qiáng)光、夜晚，這些對圖像和激光雷達(dá)是非常惡劣的場景，難以用單個傳感器應(yīng)對，一種傳感器無法處理所有場景。一些被認(rèn)為比較成熟的智能駕駛也多次發(fā)生撞車事故，都是其傳感器系統(tǒng)失效所致，代價(jià)慘痛。”

他介紹說，從本地?cái)?shù)據(jù)處理程度看，傳感器主要分為集中式、分布式、混合式結(jié)構(gòu)。目前常用的是混合式結(jié)構(gòu)，由分布式傳感器分別進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到目標(biāo)信息列表后再進(jìn)行融合，因?yàn)楹撩撞ɡ走_(dá)是目標(biāo)點(diǎn)云，得到的是處理后的效果；激光雷達(dá)也是如此。

隨著深度學(xué)習(xí)研究的發(fā)展，近年來出現(xiàn)了一些比較前沿的融合跟蹤方案：普通雷達(dá)點(diǎn)云+攝像頭、雷達(dá)射頻圖像+攝像頭，以及4D雷達(dá)點(diǎn)云+攝像頭。目前大多數(shù)傳感器融合方法都是使用激光雷達(dá)和攝像頭實(shí)現(xiàn)高精度3D目標(biāo)檢測。但這種方法有其局限性，攝像頭和激光雷達(dá)對不利天氣都很敏感，對遠(yuǎn)處目標(biāo)檢測不夠精確，且激光雷達(dá)成本高，普及起來有一定困難。由于雷達(dá)對惡劣天氣有很好的魯棒性、探測距離非常遠(yuǎn)、能精確測量目標(biāo)速度，而且成本低，在自動駕駛中越來越受到重視。

攝像頭與雷達(dá)融合的網(wǎng)絡(luò)

基于TI的AWR2243芯片的4D雷達(dá)城市道路交通參與者目標(biāo)分類與檢測研究，包括同濟(jì)大學(xué)測試場采集的目標(biāo)檢測與分類數(shù)據(jù)集可視化結(jié)果表明，4D雷達(dá)可以輸出有高度的目標(biāo)點(diǎn)云，反映目標(biāo)的輪廓外形。雖然與激光雷達(dá)點(diǎn)云成像原理不同，僅從毫米波雷達(dá)的點(diǎn)云還無法準(zhǔn)確判斷一個目標(biāo)額外形等特征，但是其點(diǎn)云的散射特征具備一定規(guī)律。

4D成像雷達(dá)目標(biāo)的可視化

利用機(jī)器學(xué)習(xí)目標(biāo)分類算法吸取點(diǎn)云的幾個特征：多普勒速度、點(diǎn)云強(qiáng)度分布，與距離有關(guān)的關(guān)聯(lián)特征等，在分類算法數(shù)據(jù)集中測試中實(shí)現(xiàn)了很高分類能力，行人95%以上，大型車輛達(dá)到99%。機(jī)器學(xué)習(xí)的特點(diǎn)是參數(shù)少，便于進(jìn)行嵌入式分類。

3D雷達(dá)點(diǎn)云雖然比激光雷達(dá)的稀疏，但是探測距離更遠(yuǎn)，且包含了目標(biāo)的速度信息，而4D毫米波雷達(dá)可以輔助實(shí)現(xiàn)3D目標(biāo)檢測?？梢钥吹?，在相同場景，4D毫米波雷達(dá)的點(diǎn)云分布與16線激光雷達(dá)有明顯區(qū)別。前者每個目標(biāo)點(diǎn)云更豐富，探測距離更遠(yuǎn)。

4D豪米波雷達(dá)與激光雷達(dá)點(diǎn)云分布

6、想象未來

上述公司都認(rèn)為，豐富的點(diǎn)云將使4D雷達(dá)在L4及以上系統(tǒng)中發(fā)揮更重要的作用，也就是說，有助于大大提升毫米波雷達(dá)感知系統(tǒng)的地位。由于雷達(dá)中集成的處理器嵌入了軟件，主機(jī)廠可以更多地關(guān)注圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)，而不用在低水平雷達(dá)算法開發(fā)上耗費(fèi)精力。

未來將屬于4D毫米波雷達(dá)！