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,、雷達和激光雷達。這三種傳感器都是解決自動駕駛問題所必需的,，因為需要互補,。

　　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艱巨的挑戰(zhàn),。產(chǎn)品設(shè)計師需要仔細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、彎道超車的機會

　　雷達對汽車行業(yè)至關(guān)重要,，作為遠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行業(yè)是一大利好，但要達到更高的安全性和自動化水平,，進入脫手/脫腳駕駛時代,，雷達必須創(chuàng)新。

　　4D成像雷達也屬于毫米波雷達,，在ADAS應(yīng)用方面,，傳統(tǒng)毫米波雷達量產(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：通過提高分辨率使之達到接近低線束激光雷達的水平,，將傳統(tǒng)的簡單目標(biāo)檢測代之以環(huán)境測繪（點云模式），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成像雷達將從2022年開始小規(guī)模前裝導(dǎo)入，預(yù)計到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,，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；雷達在惡劣天氣下工作良好,，但分辨率較低,；激光雷達可以準(zhǔn)確探測物體細節(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攝像頭價格相對低廉，其高分辨率數(shù)據(jù)可用于訓(xùn)練基于計算機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動。其最常見部署是車內(nèi),，廉價,、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：也就是測距多普勒雷達,，可檢測存在,、方向、距離和速度,，代表一種強大而可擴展的解決方案,，能夠保護隱私。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)計人員還要考慮經(jīng)濟性,。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（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和攝像頭,。

　　Vayyar芯片上雷達

　　4D成像雷達可以提供替代技術(shù)的所有好處,，同時克服其局限性。與2D雷達不同,，它利用多輸入多輸出（MIMO）46個天線陣列實現(xiàn)高分辨率實時跟蹤,。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，在批量定價方面,，4D成像雷達芯片不僅價格合理,，而且還提供了顯著的附加值：更豐富的數(shù)據(jù)、更高的精度和更強大的功能,。在性價比平衡方面,，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大,，性能始終如一,，同時確保用戶隱私。

　　雷達中的高性能射頻IC支持多達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,、兒童存在檢測、增強型安全帶提醒和eCall,，在發(fā)生碰撞時向緊急服務(wù)部門報警,。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汽車部門負責(zé)人Ian Podkamien領(lǐng)導(dǎo)RoC開發(fā)團隊一直在調(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。實時4D點云解決方案可以在任何環(huán)境條件下工作,，實時跟蹤座艙內(nèi)外,，無需攝像頭。

　　使用專有4D VOXEL（體素）點云技術(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,，包括天線和陣列設(shè)計,，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,，實現(xiàn)OTA軟件更新,，節(jié)省集成、測試和驗證時間和成本,。

　　開發(fā)模塊

　　Vayyar經(jīng)過驗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,，特別針對汽車應(yīng)用,。它結(jié)合了當(dāng)前傳感器組的優(yōu)點并消除了一些缺點，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：“為主機廠和Tier 1提供比市場上任何其他雷達精度高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成像雷達對自動駕駛汽車產(chǎn)生深遠影響的地方,?！?/p>

　　基于Arbe專有芯片組解決方案的4D成像雷達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,。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云密度,。其4D成像雷達芯片組擁有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，并在大視場下實時遠距離環(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現(xiàn)了最先進的射頻性能。

　　射頻芯片組工藝

　　在雷達處理技術(shù)方面Arbe也有突破，其專有基帶處理芯片將雷達處理單元（RPU）架構(gòu)與嵌入式雷達信號處理算法相結(jié)合,，在保持低硅功耗的同時實時轉(zhuǎn)換大量原始數(shù)據(jù),。其處理芯片可實時管理多達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)計分辨率增強方法（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)分威脅和錯誤警報是導(dǎo)致自動駕駛車輛事故的主要原因。Arbe的FMCW增強,、卓越的通道分離和先進后處理減少了虛警,，幾乎沒有虛對象實例，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)就可以信任雷達讀數(shù)，實現(xiàn)快速響應(yīng),，并防止不必要的停車,。所以，4D成像雷達為導(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,，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核心技術(shù),，可根據(jù)主機廠車型要求定制設(shè)計和合作開發(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,、強光、夜晚,，這些對圖像和激光雷達是非常惡劣的場景,，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，代價慘痛,?！?/p>

　　他介紹說，從本地數(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行數(shù)據(jù)處理，得到目標(biāo)信息列表后再進行融合,，因為毫米波雷達是目標(biāo)點云，得到的是處理后的效果,；激光雷達也是如此,。

　　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：普通雷達點云+攝像頭,、雷達射頻圖像+攝像頭,，以及4D雷達點云+攝像頭。目前大多數(shù)傳感器融合方法都是使用激光雷達和攝像頭實現(xiàn)高精度3D目標(biāo)檢測,。但這種方法有其局限性,，攝像頭和激光雷達對不利天氣都很敏感，對遠處目標(biāo)檢測不夠精確,，且激光雷達成本高,，普及起來有一定困難,。由于雷達對惡劣天氣有很好的魯棒性、探測距離非常遠,、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,。

　　攝像頭與雷達融合的網(wǎng)絡(luò)

　　基于TI的AWR2243芯片的4D雷達城市道路交通參與者目標(biāo)分類與檢測研究,，包括同濟大學(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雷達可以輸出有高度的目標(biāo)點云,，反映目標(biāo)的輪廓外形,。雖然與激光雷達點云成像原理不同，僅從毫米波雷達的點云還無法準(zhǔn)確判斷一個目標(biāo)額外形等特征,，但是其點云的散射特征具備一定規(guī)律,。

　　4D成像雷達目標(biāo)的可視化

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

　　3D雷達點云雖然比激光雷達的稀疏,，但是探測距離更遠，且包含了目標(biāo)的速度信息,，而4D毫米波雷達可以輔助實現(xiàn)3D目標(biāo)檢測,。可以看到,，在相同場景,，4D毫米波雷達的點云分布與16線激光雷達有明顯區(qū)別。前者每個目標(biāo)點云更豐富,，探測距離更遠,。

　　4D豪米波雷達與激光雷達點云分布

　　6、想象未來

　　上述公司都認(rèn)為,，豐富的點云將使4D雷達在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感知系統(tǒng)的地位,。由于雷達中集成的處理器嵌入了軟件,，主機廠可以更多地關(guān)注圖像處理和機器學(xué)習(xí)，而不用在低水平雷達算法開發(fā)上耗費精力,。

　　未來將屬于4D毫米波雷達,！