[原创] 关注度大增的4D雷达
2022-01-18
14:00:15
来源: 半导体行业观察
2021年注定是自动驾驶的高光之年，政策的落地、资本的青睐、企业的加码，无一不推动着这个行业快速发展。而今，2021年已结束，我们也迎来了2022年—一个被称为自动驾驶的落地年。
当前，在自动驾驶领域，车企们不是在推动L2及L2+级ADAS的普及就是在突围L3的路上。随着自动驾驶层级的升高，对车用感知传感器也带来了全新的需求。一般来说，自动驾驶系统中传感器就像是眼睛，让车辆能够丰富而更加精准的感知真实环境，而理想的完美传感器需要符合全目标，全覆盖，全工况和全天候的条件。
为了向“完美传感器”靠近，传感器的技术一直在不断加速迭代中。其中，摄像头率先演进，从2MP升级到8MP；激光雷达也进入了大爆发前夜，搭载的汽车集中量产上市；那么，同为自动驾驶三件套的毫米波雷达又将如何创新？
从如今的技术来看，要实现完全自动驾驶依然有所难度，但是作为主动防护汽车驾驶安全的高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems，简称ADAS）正在逐渐成熟和普及，毫米波雷达就是汽车ADAS不可或缺的核心传感器之一。
在这个车企们追求高级别自动驾驶的时代，毫米波雷达市场渗透率也在逐渐攀升。Yole Développement数据显示，全球毫米波雷达市场规模预计将由2019年的205亿美元增长至2025年的280 亿美元，年复合增长率为5%；其中，车载毫米波雷达市场规模预计将由2019年的55亿美元增长至 2025年的105亿美元，年复合增长率达到11 %。
从20世纪60年代至今，经历了几十年的发展，传统的毫米波雷达毫无疑问已经是一项十分成熟的技术，然而过于成熟的技术却限制了它的突破性创新，且在一定程度上固化了其市场格局，这也是毫米波雷达话题性不如激光雷达的原因之一。激光雷达作为一项新兴技术，无法预知的未来也正是它的魅力所在，蕴藏着无限可能。
此外，相比激光雷达的高探测精度以及较强的3D环境感知能力，毫米波雷达在面向L3及以上级别的自动驾驶功能中的短板也十分明显。传统毫米波雷达还停留在距离和方位的2D平面感知，缺少高度这个维度的感知，并且存在无法高密度点云成像，不能有效地解析目标的轮廓与类别、水平角分辨率低、难以检测横穿目标以及难以检测静止目标等技术局限。
具体来说，由于传统车载毫米波雷达的天线只在二维方向上排列，使得其只可测量水平坐标 （X，Y），同时依靠多普勒效应可以测量物体的速度信息，最终只可输出（X，Y，V）三个指标。
从X轴看，传统毫米波雷达横向分辨率低，也就是上述说到的水平角分辨率低。横向分辨率是指左右两个扫描的激光点形成的夹角，夹角度数越小，横向分辨率越高，和激光雷达相比，毫米波雷达的横向分辨率不具备优势。
而从Y轴看，传统毫米波雷达则在测高能力上有所欠缺。由于不具备测高能力，传统毫米波雷达难以判断前方静止物体是在地面还是在空中，井盖、减速带等“地面低小障碍物”以及交通标识牌、龙门架、立交桥等“空中障碍物”， 在它的“眼”里都是在地面这一平面上，在这种情况下，如果不把他们反射的信号全部过滤掉，毫米波雷达无疑就会发出前方有障碍的错误预警，造成“幽灵刹车”。然而，当桥梁、路牌下有静止的车辆、三角锥桶等“路面上较大障碍物”，毫米波雷达也会因为误判导致交通事故发生。
特斯拉在2016年时发生的那场自动驾驶车祸，起因就是因为特斯拉摄像头感知失效，无法识别出前方停下的货车，而毫米波雷达作为备用传感器，本应该识别出前方障碍物发出预警，只可惜事实并非如此，最终造成惨剧的发生。
因此，综合来看，毫米波雷达要想再次占据自动驾驶三件套中的“C位”，升级4D感知势在必行，4D成像毫米波雷达也就此诞生。
4D毫米波雷达又被称为“成像雷达”，4D指的是range、velocity、azimuth、elevation。相较于传统毫米波雷达，4D雷达通过增加发射、接收通道的个数，可提供点云的功能，进而输出X，Y，H，V（距离、水平和垂直定位以及速度）四个指标，也就是在3D的基础上增加了“探测物体高度”第四个指标，可以对静态障碍物进行分类以及不过滤静态障碍物，最大程度地避免误刹车和漏刹车。
此外，4D毫米波雷达的探测距离也有所提升，传统毫米波雷达FOV120度时的探测距离一般在200米以内，但4D成像雷达在同样视场角下，用于前向感知时，探测距离可达500米，而且雨雪雾尘全天候下，探测距离不受影响，这也是4D毫米波雷达优于激光雷达的重要方面。
而“成像”又意味着4D毫米波雷达具备超高的分辨率，加上较宽的探测角度，可以有效地解析目标的轮廓、类别、行为，从而适应更多复杂路况，还能探测到较小的目标，比如矿泉水瓶、轮胎碎片等。随着数据点数量的增加，4D毫米波雷达还能“看穿”墙壁、紧闭的门和其他固体物体，确定被遮住的部分是否在移动，向哪个方向移动，且可以提供检测范围超过300m的实时数据，大大提高了安全性能，这也是激光雷达所不具备的能力。
但是，要真正做到4D高清成像并不是易事，傲酷CMO&亚太区总裁郄建军曾指出，要做到4D高清成像必须要解决以下几个问题，一是要有高度这一维度的准确数据以实现立体成像；二是要能够分辨开来距离的很近的车、人等，要求的角分辨率很高，要实现1度及以下角分辨率；三是较强的抗干扰性，尤其抗多径干扰的能力，保证成像清晰不受影响；四是要跟踪分类，通过雷达直接对大小车型、行人等进行分类。
中信证券报告显示，目前全球共有三种主流技术，可以实现4D毫米波雷达的点云功能。分别是基于现有的芯片（一般是英飞凌、TI、NXP的芯片），通过独特的软件算法和天线设计，在MIMO的基础上做成高倍数虚拟MIMO，以达到在原来物理天线数基础上虚拟出十倍的天线数，进而将角分辨率大幅降低；通过将多发多收天线集中在一个芯片中，通过研发芯片组来实现上述功能；通过使用超材料来解决上述问题，但受限于上游超材料供应链基础较弱，商业化仍有很长的时间要走。
总的来说，4D毫米波雷达具备了可以实时障碍检测、远距离探测、路径规划、物体高度分离、降低处理和服务器需求、成本相比激光雷达较低（4D高精成像毫米波雷达进入大规模量产后，成本仅是激光雷达的1/10）等优势, 是毫米波雷达从传统的辅助感知跨越成为未来核心感知组件的关键一步。
自2020年德国大陆汽车推出全球第一个4D成像毫米波雷达，即ARS540之后，4D成像毫米波雷达概念风靡业界。目前，主流的4D成像毫米波雷达芯片主要有英飞凌、TI、NXP等；博世等主流一线毫米波雷达供应商也已经完成4D成像雷达的亮相；此外，华为等也加入了这场战局。
2022年1月7日，恩智浦宣布S32R45是业界首款专用16nm成像雷达处理器，已经投入量产，并将于2022年上半年开始首次用于客户量产。
S32R45雷达处理器是恩智浦第6代汽车雷达芯片组系列中的旗舰产品，有助于实现更高级别自动驾驶，支持L2+级到要求苛刻的L5级用例，同时还能够满足运输、交通管理和其他需要可靠的高分辨率感测的工业应用需求。
此外，恩智浦还推出了新的雷达处理器S32R41，可将4D成像雷达的优势延伸到更多的汽车。
恩智浦执行副总裁兼射频处理业务部总经理Torsten Lehmann表示，“恩智浦的新型成像雷达处理器可以生成高分辨率图像，以增强目标的检测和分类，从而改变了汽车感知周围环境的方式，这是提升道路安全，挽救生命的重要举措。扩展后的S32R产品系列充分利用了我们在雷达处理、超分辨率算法、高级MIMO波形方面的领先优势，在快速发展的L2+级汽车领域发挥成像雷达的作用。”
2021年3月，傲酷（Oculii）推出世界上最高角分辨率的商用4D成像雷达：FALCON和EAGLE两款雷达产品。傲酷是一家基于软件算法实现雷达4D成像的初创公司，已与吉利、长城、福瑞泰克、戴姆勒、沃尔沃、海拉、维宁尔、松下等多家车企、Tier1等自动驾驶公司展开深度合作。
据介绍，EAGLE是全球最高角分辨率的商用4D成像雷达，可在120°水平 / 30°纵向的宽视场中提供0.5°水平 x 1°纵向的角分辨率，具备超远距离探测，全天候感知；超高空间分辨率和目标检测灵敏度；2芯片实现传统8芯片的性能等优势。
FALCON是世界上最小巧的4D成像雷达，以小于身份证大小的6cm x 6cm外壳尺寸提供高角分辨率性能，具备高角分辨率，宽视场角；低成本，低功耗，小尺寸等优势。
2021年4月，华为在上海国际车展上首次发布高分辨率4D成像雷达。据介绍，华为4D成像雷达采用12T24R大天线阵列（12个发射通道，24接收通道），比常规毫米波雷达3T4R的天线配置，整整提升了24倍，比业界典型成像雷达多50%接收通道，这是当时可量产的最大阵列成像雷达。
2021年10月，博世在中国市场首次对外亮相第五代雷达至尊版，即4D成像雷达，采用76-77GHz频段，最远探测距离高达302米，水平视场角可达120度，垂直视场角可达24度。
2021年12月，安智杰新一代毫米波4D成像雷达上线。该产品采用先进的硅基CMOS射频前端集成芯片及多种级联模式，雷达信号与数据处理采用高速FPGA，全自主定义的并行流水架构，加高容量高速缓存，让高计算带宽、容量与高存储带宽、容量完美匹配，形成澎湃的运算能力；自主定义的UDP与MAC配合，支持1000Base-T1的点云吞吐，同时支持多通道CAN-FD目标集输出，在提升性价比的同时，更有效的提高了雷达采集信号能力，目标识别精准能力，可支撑高精度定位、地图重构、路径规划功能，充分满足L3以上高阶自动驾驶感知需求。
国内有人预测，4D成像雷达将从2022年开始小规模前装导入，预计到2023年，搭载量有望突破百万。在这最有机会实现“弯道超车”的突围领域，无论是巨头还是初创企业皆已下场加入战局，产业格局也已悄然改变。随着技术的更迭，原有的技术和市场壁垒正在被逐渐打破，在可预见的未来，4D成像雷达更是有望成为自动驾驶的核心部件。
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