拥抱自动驾驶，4D成像毫米波雷达已悄然崛起！

拥抱自动驾驶，4D成像毫米波雷达已悄然崛起！
 
电子发烧友网报道（文/李诚）在汽车领域，自动驾驶是汽车智能化发展的最终方向。毫米波雷达传感器是目前汽车领域最成熟的技术之一，也是使用频率较高的一种传感器。随着自动驾驶等级的不断提高，对传感器的探测精度提出了更高的要求，更高精度的4D成像毫米波雷达也因此应运而生。
 

 
图源：NXP

 
2020年，德国大陆汽车推出的ARS540正式将4D成像毫米波雷达带入大众视野。并且4D成像毫米波雷达也乘着自动驾驶的东风，在汽车产业中悄然崛起。
 
4D成像毫米波雷达存在什么优势？
 
4D成像毫米波雷达与传统毫米波雷达相比，最直观的优势在于4D成像毫米波雷达在原有的基础上新增了高度感知的能力，这也就意味着4D毫米波雷达的感知能力由原本的三维平面感知（距离、水平、速度）提升至了四维立体空间感知（距离、水平、垂直、速度）。

 
图源：NXP

 
之所以在4D毫米波雷达中加入“成像”二字，是因为高度感知能力能够更好地解析所探测到障碍物的轮廓、类别以及行为，而传统的毫米波雷达并不具备纵向空间的感知能力，只能探测到地面的障碍物，但并不能确定该障碍物是否向高处延伸，更不能判断障碍物的行为。
因此在自动驾驶应用中，使用传统的毫米波雷达无法细化不同的刹车场景。
 
在成本方面，目前很多汽车厂商都以激光雷达作为汽车的卖点进行宣传，甚至出现了相互攀比激光雷达使用数量的现象。虽然激光雷达的探测精度比4D毫米波雷达更高，但目前还属于激光雷达的初期发展阶段，存在技术不够成熟、成本高等问题。
 
此前就有媒体报道，目前最便宜的激光雷达一台也需要数千元人民币，高线数的激光雷达价格甚至达到了万元级，而据Arbe透露的信息称，其4D毫米波雷达的价格仅在100-150美元之间，定位在千元级别。
 
同时，4D毫米波雷达与传统的毫米波雷达在原理上存在较多的产品共性，因此与摄像头搭配使用时，数据融合的难度也相对较低，进而降低了一定的产品的验证成本。
 
NXP 16nm 4D成像雷达处理器
 
处于汽车半导体技术前沿的NXP，近日在CES上共发布了两款面向L2+至L5自动驾驶应用的4D成像雷达处理器S32R41和S32R45。据悉，这两款芯片具备6个角度、360°环绕视角的数据处理能力。其中这两款芯片均采用的是16nm工艺，目前已进入投产阶段，按计划预计在今年上半年实现首批产品的交付。
 

 
图源：NXP

 
据NXP官网的预测显示，预计到2030年，将会有接近半数的汽车产能均为L2+自动驾驶汽车。NXP也预见了未来L2+这一细分赛道庞大的市场，专为L2+自动驾驶应用量身打造了一款更具优势的4D成像雷达处理器S32R41。该处理器通过超高分辨率算法，可以很好地对六个方位角、360°环绕检测的大量数据进行处理，通过专用芯片抢占L2 +细分市场。
 
而S32R45覆盖的自动驾驶等级应用相较于S32R41更广，可满足L2+至L5自动驾驶应用。S32R45采用了4个800 MHz的Arm Cortex-A53 和3个400 MHzArm®Cortex®-M7内核的32位汽车雷达微处理器单元（MPU），通过高性能的MPU可以很好地为高分辨率的远程探测雷达提供高分辨率的成像功能。
 
S32R41和S32R45均采用了通用的软件开发架构，以及高性能硬件安全引擎、支持OTA 更新、符合最新网络安全标准。
 
安智杰4D成像毫米波雷达
 
安智杰于去年12月正式上线了新一代的4D成像毫米波雷达FR58L，凭借着过硬的技术优势，其新上线的4D成像毫米波雷达具有精准的信号采集能力和目标识别能力，能够为智能出行精准赋能，推动了自动驾驶的发展。
 
据悉，安智杰新一代的4D毫米波雷达采用的是硅基的COMS射频前端芯片，在信号处理方面采用的是FPGA作为雷达信号源的高速处理中心。为提高数据处理的运算能力，安智杰还加高了容量的高速缓存，通过高计算带宽、高容量存储和高容量带宽提升系统的算力。
 
在数据传输方面，采用了高传输速率的多通道CAN-FD作为通信接口，进一步提升雷达数据的传输速率，增强4D毫米波雷达的数据采集精度，为L3提供更准确的环境感知信息作为支撑。
 
同时，FR58L还在5个技术层面实现了新的突破，分别为：阵列综合技术、恒虚警技术、超分技术、目标追踪技术以及AI技术。阵列综合技术主要就是通过提高动态范围降低普遍存在高虚警和弱目标淹没的问题；恒虚警技技术主要是通过安智杰独有的恒虚警检测算法，提升雷达在密集型应用场景中的检测能力；超分技术是通过子空间拟合类算法将孔径的角度分辨能力提升至原有的4至6倍，再通过信号源估计算法加以辅助实现的；目标追踪技术主要是通过引入多普勒观测的IMM-JIPDA与UKF技术，剔除航迹预选波门中的杂波观测，修正航迹质量以改进真实目标与虚假航迹的甄别；AI技术主要就是为了提升4D毫米波雷达的多场景适应能力。
 

 
图源：安智杰

 
上图为FR58L的详细参数，其中FR58L的探测范围覆盖了0.2m~300m，0.2m的近距离探测能力能够有效地降低因视线问题造成的盲区，进一步提升行车安全。同时大于40960 P/S的点云数量能够很好地将毫米波雷达探测到的目标轮廓成像得更为清晰，有利于为自动驾驶提供更高精度的定位、地图实时构建与可通行空间估测等自动驾驶功能，进而提升车辆对周围环境的感知性能。
 
结语
 
4D成像毫米波雷达高精度的目标侦测、追踪以及可通行空间评估、车辆定位和实时地图构建等功能无论在成本还是其他方面都不输传统的摄像头、毫米波雷达、红外成像等传感器，甚至可以与目前备受看好的激光雷达一比高低。在传统雷达向激光雷达过渡阶段，4D成像毫米波雷达有望挑起汽车自动驾驶的大梁。