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毫米波雷达「增量」升级

毫米波雷达「增量」升级

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随着智能驾驶进入高阶周期,基于视觉感知的冗余策略,也在走出两条不同路径:一是,拿掉传统角雷达,并增加激光雷达来作为补充,而去年补盲激光雷达的加入,让竞争也更加激烈;二是,增加环绕毫米波雷达配置,来实现低成本冗余,在短期内,成本仍然优于激光雷达。


而后者在毫米波雷达的4D、成像技术升级背景下,更加符合智能化普及的大趋势。事实上,不管是车企,还是一级供应商,行业对于毫米波雷达应用的经验都要远多于激光雷达。


就在本月初,4D成像雷达公司Arbe Robotics推出全新的360°毫米波雷达感知方案,基于成像技术路线,提供类似摄像头对整车环绕道路感知的能力。这套方案基于AI技术在物体识别、分类和跟踪等方面的应用,实现了性能的突破。


同时,基于多个毫米波雷达之间的数据实时共享,360°感知提供了对道路环境的完整识别模型构建,从而减少了延迟,同时提高了跟踪和可行驶区域的置信度和准确性。


在这套方案中,两个相近雷达之间可以平滑地跟踪物体,并通过两种不同的感知算法来验证同一物体的位置,以减少误报,并提供更高的抗遮挡识别感知能力。


这意味着,仅仅依靠雷达数据,车辆就能实现360°感知,“得益于毫米波雷达的传统独特优势,包括在各种天气和光照条件下以及远距离探测的独特能力都是可靠地补充光学传感器所必需的。”


而在新车前装量产上车(配置毫米波雷达)搭载方面,1R+4R/1R+4R+1R(毫米波雷达)配置也在成为市场的主要选择。


高工智能汽车研究院监测数据显示,2022年1-11月中国市场(不含进出口)乘用车前装标配搭载5R/6R交付上险为61.85万辆,同比增长63.54%(高于搭载毫米波雷达新车交付增速40个百分点),占搭载毫米波雷达新车总交付数的7.57%。


随着智能汽车的快速发展,L3及以上自动驾驶的落地时间更清晰。而面向L3级自动驾驶,车辆需在大部分情况下完成自主行驶任务,因此对车辆的感知、规划和行动能力都提出了更高要求。


按照业内人士测算,以L3+为例,4-6个成像雷达,可以实现360度环绕感知,从而在感知系统中替代传统3D雷达,在解决长尾问题时提供更为丰富且可靠的环境感知信息。


按照Mobileye此前给出的设计方案,高性价比的L4级自动驾驶系统基于360度环绕的摄像头、4D成像雷达,只需要一个高分辨率的前置FMCW激光雷达,就可以实现纯视觉感知,4D成像雷达+激光雷达两套并行的冗余感知组合。


实际上,从早期的BSD盲区预警、开门预警、后方穿行预警,到高阶智能驾驶系统变道辅助,毫米波角雷达的需求一直处于快速增长阶段。目的,就是为了补齐单一前向雷达的感知能力。「单一传感器的融合,要比不同传感器的融合,更加有效、可靠。」


高工智能汽车研究院预计,考虑到去年第四季度主要汽车制造商进一步刺激销量,角雷达搭载交付预计2022年全年将首次超过1000万颗;未来几年,仍将保持年均40-50%的增速。


与此同时,4D点云增强角雷达将受益NOA、变道辅助、AVP等高阶应用,进入替代升级周期,预计未来几年呈现高速增长态势。而在4D技术之上,拉平传统前向和角雷达的性能差距,也是关键。


NXP与为升科(CubTEK)在去年初联手发布最新一代4D成像雷达方案,提供图像级感知能力和小于0.1度的角度分辨率,最大的亮点在于率先提供了短距、中距、长距三合一的并发多模雷达感测,可以实现360度环绕感知以及汽车周围宽广视场的同时感测,从而满足L2+级至L5需求。


在为升科(CubTEK)CTO蔡青翰看来,4D成像雷达不仅能够计算出被测目标的距离、速度、水平角、俯仰角等信息,还可以捕捉目标的空间坐标和速度等信息,并且成本相对激光雷达更占优势,未来将瓜分激光雷达的部分市场份额。


“多传感器融合需要匹配足够优化的融合算法。在这其中,4D成像雷达可以实现多传感器的前融合和点云融合,从而降低漏检率、误报率等。”蔡青翰表示,比如先进的大规模MIMO算法、基于人工智能的目标分类算法、高性能抗干扰算法以及超分辨率、鲁棒性的寻角算法。


不仅如此,木牛科技还在4D维度上增加了微动(micro-doppler)维度,率先开创了全球首个5D雷达技术。这意味着,毫米波雷达的技术提升空间仍然巨大。


木牛科技相关负责人表示,5D雷达技术在目标跟踪和目标分类上拥有更精准、稳定的识别能力,解决了不少4D成像雷达在智能驾驶系统应用的痛点难题,比如慢速车辆被识别成静止目标、大货车被误报成多辆汽车、行人横穿漏报等。


同时,木牛科技不仅提供4D成像雷达方案,还提供一整套完整的智能驾驶方案,包含点云雷达、目标识别、目标分类、场景识别、路径规划等,完成了基于4D雷达从点云成像到环境感知的智能驾驶全栈集成和应用。


与此同时,木牛科技第三代成像雷达I-79 4D还用了大量的AI算法和目标识别算法,并且采用了全新的阵列技术、FLASH雷达技术,可以实现同时且实时发送,确保中短距离和远距离场景下,4D成像雷达均能够保持较高的分辨率。


而在去年,搭载2个采埃孚的Premium 4D成像雷达(前后配置)、4个来自海拉的增强版远距离点云角雷达,上汽旗下子品牌飞凡R7率先在国内掀起「4D环绕成像点云毫米波雷达」感知组合潮流。


按照NXP的测算,从L2+到要求最高的L5,每辆车可能需要超过10个成像雷达传感器。以L2+为例,4-6个成像雷达,可以实现360度环绕感知,从而替代传统角雷达无法满足AVP的需求。


就在今年初,NXP还推出了下一代28nm RFCMOS工艺雷达单SoC,高度集成化接发收射频前端和用于信号处理的多核处理器,性能比前代产品提高40%。与此同时,提供了两倍的RF性能,目标也是推动360度雷达感知方案的规模化落地。


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