(SeaPRwire) – 波士頓, 2023年11月17日 —— 過去二十年來,雷達已成為汽車上最重要的新增功能之一。它提供豪華級先進駕駛輔助系統(ADAS)功能,如自動適應巡航控制(ACC)以及重要的安全功能,如自動緊急煞車和盲區監測。它已從最高級汽車的昂貴附加功能,演變為所有價位汽車幾乎普遍存在的功能。
IDTechEx的研究顯示,2022年出貨的新車平均有70%裝有前向雷達,30%裝有側向雷達。然而,隨著ADAS系統變得更加複雜,首次推出SAE級別3的自動駕駛系統,雷達技術需要改進以滿足這些系統提出的新性能要求。因此,行業現在看到第一代「4D成像」雷達上市並投入車輛使用。在此背景下,IDTechEx將探討什麼是4D成像雷達,為什麼需要它,以及它使用了哪些新技術。
什麼是4D成像雷達?
首先,4D雷達不一定就是成像雷達。這兩個術語有時似乎可以互換;但是,IDTechEx認為區分這兩者的含義很重要。過去,大多數雷達都限於三個維度,即水平角度(方位)、距離和速度。4D雷達只是意味著在仰角方向增加一些解析能力。
一個很好的例子說明需要第四個維度的原因,就是檢測隧道入口停車的汽車。3D雷達會返回同樣的結果,不管是有車在入口還是沒有。通常,汽車會假設大的反射是隧道,並繼續ACC系統。對於人駕駛來說,這種行為是可以接受的,因為人可以重寫ACC系統。但是對於SAE級別3以上自動駕駛的車輛來說,這種行為就成了問題,因為這已成為過去幾年實際發生的情況。
理論上,4D雷達可以解決這個問題。垂直解析度的增加意味著雷達應該能區分地面停車車輛和幾米以上的隧道。但是,如果垂直解析度很差,以至於隧道和車輛仍然存在在同一「像素」中,那情況就沒有改善。這就是4D雷達和4D成像雷達區分的地方。成像雷達應該有足夠的角解析度,能在很長距離下區分隧道和車輛。事實上,IDTechEx認為,成像雷達應該有足夠的解析度,能在100米遠處區分更小的障礙,例如路上的人。假設人高5-6英尺,需要約1°的解析度才能將人與路面區分開來。在這種情況下,系統有足夠時間啟動煞車,在高速公路速度下將車輛停下,避免碰撞。
但是,只能檢測到人是一回事,僅利用雷達數據正確分類為人又是另一回事。這就是為什麼雷達通常需要前置攝像機支持,用於自動緊急煞車等應用。夜間,霧天或大雨時,攝像機可能看不清楚。在這種情況下,有幾個選擇:在車輛上增加短波或長波紅外探測,提供與雷達類似的距離能力但成像能力的攝像機;增加LiDAR但成本高;或進一步提高雷達解析度。
實現1°解析度及以上
雷達有一個自然物理限制叫雷伊利解析度標準,它與頻率的倒數成正比,與天線大小成正比(1/ƒ∂)。簡單地說,一般汽車雷達在77GHz下,天線陣列寬10cm,理論解析度應為2.8°。與此相比,人眼的解析度大約為0.005-0.01°,足以在100米外看清1厘米物體。為提高雷達解析度,頻率理論上可以增加,因為人眼使用的可見光頻率在百萬兆赫茲。但是,雷達頻率受規範限制,不太容易改變。
下一個選項是增加天線大小。雖然技術上可行,但在實際運用上面臨挑戰。為將2.8°提高到1°,天線需要從10cm增長到28cm。要在方位和仰角兩個方向都實現1°解析度,雷達將是28cm x 28cm,這在前保險槓整合將很困難,可能導致散熱問題,難以保護不受損傷,也會給OEM設計師帶來頭痛。IDTechEx看到的雷達天線正增大,例如Continental的ARS540、Bosch的FR5+和Arbe的Phoenix都超過10cm,但其中最大的Phoenix仍只有12.7cm x 14.3cm。
另一個問題是如何將更大的雷達填充通道。如果沒有支持的半導體技術,建立28cm x 28cm的雷達就像用1萬美元的全畫幅相機鏡頭配上2001年手機1百萬像素傳感器一樣。在此,像素對應通道,即發射和接收通道(Tx和Rx)的倍數。過去3D雷達可能使用1Tx/3Rx配置。基本4D雷達可能使用3Tx/4Rx雷達傳輸器配置,一些領先雷達將四個這類晶片結合,實現12Tx/16Rx配置192個虛擬通道。Arbe開發了可擴展到48Tx/48Rx的晶片組,實現2,304個虛擬通道。這有助於Arbe在方位和仰角分別實現1°和1.7°解析度。
應對建立非常大雷達的挑戰之一是分散配置。IDTechEx看到的幾種方法之一是Zendar使用兩個性能較低的雷達分別安裝在保險槓兩端合作。現在天線大小實際上增加到1.5-2米。因此,這兩個雷達合作的方位解析度略高於0.1°。IDTechEx看到的另一種方法是,將每個通道的天線板(在3Tx/4Rx雷達上)分散在保險槓上。這是Plastic Omnium和Greener Wave正在探索的發展路線。
軟體也是討論的另一個重要方面,上述幾乎所有公司都將使用一些超解析度軟體來提高性能。回到相機類比,現代全畫幅相機配備強大處理器可以發揮圖像最大效果,而手機相機經過多年軟體開發產生最銳利、最自然的效果。在雷達領域,有一些初創公司開發出一些驚人的算法,能在不改變物理結構的情況下提高雷達解析度。Zadar Labs使用機器學習、人工智能和編碼傳輸信號等技術提高雷達性能。Spartan則使用基於F-18和F-35戰鬥機應用的算法。超解析度軟體可以將標準2.8°解析度雷達解析度提高4倍,降至0.5-1°以下,如果已使用其他技術。
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