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[導讀] (文章來源:蓋世汽車) 自動駕駛的實現(xiàn)需要感知層、決策層以及執(zhí)行層的各系統(tǒng)相互配合,通過感知層的環(huán)境信息和車內(nèi)信息的采集處理,傳遞給決策層,決策層依據(jù)獲取的信息進行判斷決策,再反饋到執(zhí)行

(文章來源:蓋世汽車)

自動駕駛的實現(xiàn)需要感知層、決策層以及執(zhí)行層的各系統(tǒng)相互配合,通過感知層的環(huán)境信息和車內(nèi)信息的采集處理,傳遞給決策層,決策層依據(jù)獲取的信息進行判斷決策,再反饋到執(zhí)行層來執(zhí)行任務。因而自動駕駛實現(xiàn)的第一步就是感知。目前L2、L3級別自動駕駛主要使用激光雷達、毫米波雷達以及攝像頭作為傳感器來接收信息。

攝像頭測距能力不足且易受極端天氣、光線等因素的影響,因而通常會搭配毫米波雷達使用。但是這種方案分辨率較低,且獲取數(shù)據(jù)不夠豐富。激光雷達雖然可以彌補上述問題但是成本高昂限制了大規(guī)模應用。在這種情況下,很多公司在思考如何為自動駕駛提供更強的感知能力。其中Waymo、Arbe、Echodyne是這一領域的先行者,他們最新研制了4D成像雷達,以彌補毫米波雷達和激光雷達的不足。

通常情況下,雷達是對能散發(fā)電磁波的物體進行探測。這種物體叫做散射體,分為點散熱體和分布散熱體。雷達通過接收散熱體發(fā)出的信息來收集數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)傳遞給決策層。但是,在觀測目標周圍往往不止有一個散熱體,比如雜波就是分布在目標周圍的分布散熱體。雷達需要在雜波等信息中提取到有用信息。

在目前已有的方案中,毫米波雷達比攝像頭和激光雷達優(yōu)越的條件在于,可以適應各種極端天氣。但是缺點也是顯而易見的,那就是對雜波的處理能力較弱,同時無法遠距離定位目標信息,分辨率較低。毫米波雷達的低分辨率以及識別能力的缺陷,導致其會對過多信息產(chǎn)生誤報。也就是說,如果雷達無法提升對雜波的處理能力,就會造成重大漏報隱患,從而帶來安全問題。

事實上,雜波所提供的信息越多,對于做出正確的決策越有利。但前提是,感知器需要有探知到一定區(qū)域內(nèi)所有目標的能力。因此超高水平的垂直和水平分辨率是很重要的。為了提高分辨率以及更準確的接收信息,一些自動駕駛公司研發(fā)了4D成像雷達。與攝像頭和激光雷達相比,4D成像雷達能在任何條件下工作,甚至是霧、暴雨、漆黑及空氣污染等各種惡劣天氣和環(huán)境條件下也能提供最高可靠性的探測。

市面上的雷達一般擁有12個信道(3發(fā)4收),而4D成像雷達采用 2300 個通道 (48 發(fā)射* 48 接收)。信道陣列可以提供1°方位角分辨率和2°仰角分辨率,探測最遠距離為300 米,測距精度在10-30厘米,在寬闊的視野下和遠程范圍內(nèi)能夠同時追蹤數(shù)百個目標。并能捕捉可顯示物體相對汽車是靠近還是遠離的多普勒頻移,這能夠滿足更高汽車自動化級別的要求。

此外,4D成像雷達在成本上比激光雷達有優(yōu)勢。目前,要實現(xiàn)傳感器套件的批量生產(chǎn),成本應該低于1000美元以下,但是當前一些處于測試階段的車輛所使用的元件和系統(tǒng)成本甚至是這個價格的100倍。而據(jù)了解,使用4D成像雷達所用的成本,只相當于使用激光雷達上的一個單元件的成本,因此其可以幫助制造商實現(xiàn)降低成本的目標。

2020年的CES上,全球毫米波雷達巨頭海拉宣布戰(zhàn)略投資傲酷,并建立戰(zhàn)略合作伙伴關系。而在此之前的一個月,全球雷達芯片巨頭英飛凌也宣布和傲酷進行戰(zhàn)略合作,利用傲酷的4D成像雷達技術大幅提升其針對L2/3 ADAS量身定制的77G單芯片解決方案的角分辨率性能。據(jù)悉,在普通硬件水平的基礎上,傲酷可以依靠軟件算法來實現(xiàn)虛擬雷達孔徑,模擬出許多倍天線,實現(xiàn)點云成像并極大提高角分辨率。

傲酷的4D成像技術可以實現(xiàn)在靜止對靜止檢測、低速移動、高速移動的情況下,對周邊的車輛、行人(含橫穿車輛、行人)等高清全息探測。同時,四個FOV120角度雷達,可以形成360度環(huán)視點云,探測半徑可達200米。4D成像點云技術可以極大地提升雷達性能。常用的角雷達、前向雷達和車路協(xié)同感知雷達,在此技術的加持下,都能以全新的面貌出現(xiàn)。

2019年12月,以色列公司Vayyar完成D輪1.09億美元融資。Vayyar專注于雷達技術的研發(fā),此輪融資目的是開拓其4D成像雷達技術。Vayyar的4D成像雷達技術主要通過成像系統(tǒng)級芯片(SOC),在單顆芯片上集成了72個發(fā)射器和72個接收器,覆蓋了3 GHz~81 GHz雷達和成像頻段。憑借集成的大內(nèi)存高性能DSP,Vayyar的傳感器無需任何外部CPU執(zhí)行復雜的成像算法。

通過使用寬帶無線電波,Vayyar的傳感器可以穿透不同類型的材料,并能在任何天氣或光照條件下運行,使其理想地適用于汽車和工業(yè)市場。以色列另一家研發(fā)4D成像雷達技術的公司是Arbe。同年12月,Arbe獲得了來自北京汽車集團產(chǎn)業(yè)投資有限公司、源清資本等機構的投資。

Arbe 開發(fā)了自己的4D成像雷達 RFIC 芯片。該芯片是業(yè)界首創(chuàng)的基于22nm射頻CMOS工藝的產(chǎn)品。RFIC芯片搭配了自研算法和原創(chuàng)天線設計,可以提供比原來的圖像精細100倍的圖像精度,因而能夠區(qū)分大小不同的目標。其分辨率達到了1°方位角和2°仰角,視野寬度達到100°方位角和30°仰角,可在長達300米的范圍內(nèi)以每秒30幀(接近實時)同時追蹤數(shù)百個目標。

Arbe CEO Kobi Marenko 認為,未來4D成像雷達可讓自動駕駛汽車完全擺脫對激光雷達的需要,其也將從冗余升級為自動駕駛的核心部件。Waymo、蓋茨基金會也相繼投入這一賽道,加速自動駕駛的落地。

4D成像雷達具有高分辨率,可以在任何極端環(huán)境下獲取到有效信息,彌補毫米波雷達的缺陷。同時,在成本上比激光雷達要低,更具有量產(chǎn)的可能性。目前不論是巨頭公司,還是初創(chuàng)企業(yè),都紛紛入局4D成像雷達這一領域,并且獲得了資本的支持。也有主機廠開始與他們合作,推進4D成像雷達的落地。隨著技術的技術以及合作的推進,4D成像雷達可能會逐漸替代掉激光雷達,成為自動駕駛的核心部件。
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