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汽車?yán)走_(dá)向超級(jí)傳感器演化,打開無限想象力

吳生semi ? 來源:是德科技 ? 作者:是德科技 ? 2024-07-30 20:27 ? 次閱讀
作者:是德科技汽車和能源解決方案營銷經(jīng)理 Hwee Yng Yeo

自動(dòng)駕駛技術(shù)就好比是訓(xùn)練自動(dòng)駕駛汽車(AV)像人類一樣駕駛,甚至有希望比人類駕駛得更好。正如人類在駕駛汽車時(shí)需要依靠感官和認(rèn)知反應(yīng)一樣,傳感器技術(shù)也是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛不可或缺的一部分。
在攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)這三種傳感器中,雷達(dá)在交通安全領(lǐng)域應(yīng)用的歷史可能最為悠久。最早用于保障交通安全的雷達(dá)專利技術(shù)之一被稱為 Telemobiloscope(電動(dòng)鏡)。它是由德國發(fā)明家 Christian Hülsmeyer 發(fā)明的一種船舶防撞工具。

此后,雷達(dá)技術(shù)取得了長足的發(fā)展,現(xiàn)已成為汽車功能安全的重要使能技術(shù)。據(jù)估計(jì),汽車?yán)走_(dá)的市場規(guī)模在 2033 年將突破 180 億美元

如表 1 所示,汽車?yán)走_(dá)具有許多優(yōu)點(diǎn)。這些優(yōu)點(diǎn)將繼續(xù)幫助工程師部署高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)?,F(xiàn)代汽車中的許多功能都是通過雷達(dá)實(shí)現(xiàn)的,例如自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)、前方碰撞預(yù)警、盲點(diǎn)檢測(cè)、變道輔助、后方碰撞預(yù)警系統(tǒng)、高速路上的自適應(yīng)高速巡航控制、交通擁堵時(shí)的自動(dòng)跟車啟停等。
表 1 :汽車?yán)走_(dá)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)和當(dāng)前的局限性
雖然汽車?yán)走_(dá)技術(shù)有許多優(yōu)點(diǎn),但也存在需要工程師們克服的局限性。多年來,提高雷達(dá)的分辨率對(duì)于工程師而言一直是一項(xiàng)重要挑戰(zhàn),不過近年來的創(chuàng)新技術(shù)正在發(fā)揮作用,使得雷達(dá)在目標(biāo)檢測(cè)方面能夠提供更加精確的信息。

在 3D 目標(biāo)檢測(cè)方面的差異
傳統(tǒng)的 3D 汽車?yán)走_(dá)傳感器使用無線射頻探測(cè) 3D 物體的距離、位置和多普勒效應(yīng)(即物體的速度)等。為了提高汽車?yán)走_(dá)傳感器在安全價(jià)值鏈中的作用,幫助實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛,業(yè)界正在不斷突破 3D 雷達(dá)的局限性。自 2022 年以來,由于歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)(ETSI)和美國聯(lián)邦通信委員會(huì)(FCC)制定了頻譜法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn),歐洲和美國逐步淘汰了使用 21.65 GHz 至 26.65 GHz 頻段的 24 GHz 超寬帶(UWB)雷達(dá)頻率。

在逐步淘汰 24 GHz UWB 頻段的同時(shí),監(jiān)管機(jī)構(gòu)為車載雷達(dá)技術(shù)開放了 從 76 GHz 到 81 GHz 的總帶寬為 5 GHz 的連續(xù)頻段。遠(yuǎn)距離探測(cè)使用 76 GHz 頻段,而短距離、高精度探測(cè)則使用 77-81 GHz 頻段。
了解更高頻率、更寬帶寬的先進(jìn)汽車?yán)走_(dá)系統(tǒng)所帶來的性能提升非常重要,這有助于提高雷達(dá)的距離分辨率,它決定了兩個(gè)物體的最小距離間隔有多遠(yuǎn)時(shí),雷達(dá)才能分別探測(cè)到這兩個(gè)獨(dú)立的目標(biāo)。例如,24 GHz 雷達(dá)系統(tǒng)的距離分辨率為 75 cm,而 77 GHz 雷達(dá)系統(tǒng)則提高到 4 cm,這使其可以更好地探測(cè)多個(gè)彼此靠近的目標(biāo)(圖 1)。
圖 1 :24 GHz 雷達(dá)(左)無法分辨距離太近的物體,77 GHz雷達(dá)傳感器(右)則可以將上述目標(biāo)識(shí)別為不同的物體

如果一個(gè)女孩和她的狗緊挨著站在路邊,人類駕駛員在大多數(shù)情況下可以十分輕松地識(shí)別出這一場景,并且提前預(yù)判到這條狗很有可能會(huì)突然躥到路上,從而做出反應(yīng)。但此時(shí)只有帶寬較寬的雷達(dá)(見圖 2,右側(cè)的測(cè)試)可以探測(cè)到這兩個(gè)獨(dú)立的目標(biāo),并向駕駛員或自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供正確信息。
圖 2 :1 GHz(左)和 4 GHz(右)帶寬的測(cè)試結(jié)果比較清晰地顯示,只有帶寬較寬的分辨率(右側(cè))才能檢測(cè)到兩個(gè)不同的物體

利用 4D 雷達(dá)及其他技術(shù)筑起更加牢固的安全堤壩
雷達(dá)傳感技術(shù)必須能夠精準(zhǔn)地檢測(cè)、分割和追蹤車輛周圍的物體,才能讓人類將方向盤放心地交給自動(dòng)駕駛汽車。這一需求正在推動(dòng) 4D 雷達(dá)的發(fā)展,4D 雷達(dá)可以在 3D 雷達(dá)給出的距離、水平位置和速度等相關(guān)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,提供更加準(zhǔn)確、詳細(xì)的 3D 空間物體信息,包括物體的垂直位置(見表 2)。
表 2:3D雷達(dá)和4D雷達(dá)的區(qū)別

4D 成像雷達(dá)的出現(xiàn)使自動(dòng)駕駛汽車能夠憑借更高的分辨率探測(cè)到更小的物體,同時(shí)成像雷達(dá)也可以測(cè)繪出更加完整的“全方位”環(huán)境地圖。

為了正確解釋垂直視角中的物體,自動(dòng)駕駛汽車必須能夠使用 4D 和成像雷達(dá)檢測(cè)出物體的高度。例如,自動(dòng)駕駛汽車的 3D 雷達(dá)可能會(huì)將從扁平井蓋上反彈的信號(hào)誤認(rèn)為是道路上的障礙物,從而為了避開并不存在的障礙物而突然停車。
在現(xiàn)實(shí)世界中,汽車?yán)走_(dá)探測(cè)到的交通“事件”從來都不會(huì)是像上述案例那樣的孤立事件。人類駕駛員要在數(shù)以百計(jì)的車輛、行人、道路工程,甚至是偶爾橫穿馬路的野生駝鹿中穿梭(圖 3),因此需要綜合運(yùn)用視覺和聽覺感知到的信息以及交通規(guī)則、經(jīng)驗(yàn)和本能。
圖 3 :值得深入思考的駝鹿問題:當(dāng)駝鹿在漆黑的夜晚從自動(dòng)駕駛汽車前穿過時(shí),它會(huì)不會(huì)在車燈的照射下停止不動(dòng),或者遠(yuǎn)程雷達(dá)會(huì)不會(huì)發(fā)出充分的警告并在適當(dāng)?shù)木嚯x外減速停車?

同樣,自動(dòng)駕駛汽車依靠雷達(dá)傳感器和其他系統(tǒng),例如攝像頭、激光雷達(dá)和車聯(lián)網(wǎng)(V2X) 系統(tǒng),提供的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)檢測(cè)周圍的交通環(huán)境。各個(gè)數(shù)據(jù)流與 ADAS 或自動(dòng)駕駛算法進(jìn)行通信,幫助汽車感知所檢測(cè)到的車輛或物體的相對(duì)位置與速度。然后,ADAS /自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的控制算法會(huì)幫助觸發(fā)被動(dòng)反應(yīng)(例如通過閃爍警示燈提醒駕駛員注意盲點(diǎn)危險(xiǎn))或主動(dòng)反應(yīng)(例如采取緊急制動(dòng)以避免碰撞)。

汽車?yán)走_(dá)測(cè)試
目前,汽車制造商和雷達(dá)模塊提供商使用軟件和硬件測(cè)試其雷達(dá)模塊的功能。有兩種主要的硬件測(cè)試方法:
·使用與被測(cè)雷達(dá)設(shè)備(DUT)保持不同距離和角度的角反射器,每個(gè)反射器代表一個(gè)靜態(tài)目標(biāo)。當(dāng)需要改變這種靜態(tài)場景時(shí),必須將角反射器移動(dòng)到新的位置。
·使用雷達(dá)目標(biāo)模擬器(RTS)可以對(duì)雷達(dá)目標(biāo)進(jìn)行電子仿真,從而同時(shí)仿真靜態(tài)和動(dòng)態(tài)目標(biāo)以及目標(biāo)的距離、速度和大小。在目標(biāo)數(shù)量超過 32 個(gè)的復(fù)雜/逼真場景中,基于 RTS 的功能測(cè)試會(huì)出現(xiàn)缺點(diǎn),并且這種測(cè)試也無法鑒定 4D 和成像雷達(dá)探測(cè)擴(kuò)展目標(biāo)的能力。擴(kuò)展目標(biāo)是由點(diǎn)云表示的物體,而不僅僅是一個(gè)反射。

圖 4 :使用雷達(dá)目標(biāo)模擬器(RTS)對(duì)雷達(dá)傳感器執(zhí)行測(cè)試,無法提供用于驗(yàn)證自動(dòng)駕駛應(yīng)用的完整交通場景

基于數(shù)量有限的目標(biāo)物體,對(duì)雷達(dá)裝置執(zhí)行測(cè)試,無法還原完整的自動(dòng)駕駛汽車駕駛場景。它忽略了現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜性,尤其是在市區(qū),各個(gè)交叉路口和轉(zhuǎn)彎處都會(huì)有行人、騎行者和電瓶車,路況十分復(fù)雜。

提高雷達(dá)算法的智能化水平
機(jī)器學(xué)習(xí)正在越來越多地幫助開發(fā)人員訓(xùn)練 ADAS 算法來更好地解釋雷達(dá)傳感器和其他傳感器系統(tǒng)的數(shù)據(jù),并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。最近,YOLO 成為了汽車?yán)走_(dá)算法領(lǐng)域的一個(gè)熱門詞匯。YOLO 是“You Only Look Once”的縮寫,意思是通過一次網(wǎng)絡(luò)傳遞完成目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)。這種說法可謂非常貼切,因?yàn)槔走_(dá)感知到的內(nèi)容和 ADAS 算法對(duì)數(shù)據(jù)的解讀都是至關(guān)重要的過程,甚至可以說是生死攸關(guān)?;?YOLO 的雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)方法,希望同時(shí)完成對(duì)多個(gè)物體的精確探測(cè)和分割。

在這些自動(dòng)駕駛系統(tǒng)最后進(jìn)入成本高昂的道路測(cè)試階段之前,先對(duì)物理雷達(dá)傳感器和 ADAS 算法進(jìn)行嚴(yán)格的測(cè)試至關(guān)重要。為了更加真實(shí)地 360 度全方位還原現(xiàn)實(shí)世界中的各種交通場景,汽車制造商已經(jīng)開始使用雷達(dá)場景仿真技術(shù)將真實(shí)的道路場景“搬”進(jìn)實(shí)驗(yàn)室里,進(jìn)行仿真測(cè)試。

向 L4 級(jí)和 L5 級(jí)自動(dòng)駕駛邁進(jìn)的一大關(guān)鍵挑戰(zhàn)是需要自動(dòng)駕駛車輛能夠區(qū)分道路上的動(dòng)態(tài)障礙物并自主決定行動(dòng)路線,而不僅僅是在儀表盤上發(fā)出警示或亮起警告燈。在仿真交通場景時(shí),如果描繪每個(gè)目標(biāo)的點(diǎn)數(shù)太少,可能會(huì)導(dǎo)致雷達(dá)錯(cuò)誤地將間隔很近的物體辨認(rèn)為一個(gè)整體。這樣就難以全方位地測(cè)試傳感器,也很難全面測(cè)試依賴?yán)走_(dá)傳感器數(shù)據(jù)流的算法和決策。

新的雷達(dá)場景仿真技術(shù)使用了光線追蹤和點(diǎn)云技術(shù),能夠從高度逼真的交通仿真場景中提取相關(guān)數(shù)據(jù)并更好地檢測(cè)和區(qū)分不同的物體(見圖 5)。通過使用新型毫米波(mmWave)空中下載(OTA)技術(shù),雷達(dá)場景仿真器可生成多個(gè)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)目標(biāo)。這些目標(biāo)的間隔距離從 1.5 米到 300 米不等,速度在 0 到 400 公里/小時(shí)之間,適用于短程、中程和遠(yuǎn)程汽車?yán)走_(dá),為雷達(dá)傳感器的測(cè)試提供了更為真實(shí)的交通場景。
圖 5 :使用雷達(dá)場景仿真進(jìn)行感知算法測(cè)試的屏幕截圖。右側(cè)屏幕顯示的是由左側(cè)雷達(dá)場景仿真器模擬的交通交通場景。綠點(diǎn)表示仿真的雷達(dá)反射,紅點(diǎn)表示雷達(dá)傳感器檢測(cè)到的信號(hào)

無論是雷達(dá)傳感器還是算法都可以在雷達(dá)場景仿真中快速進(jìn)行多次設(shè)計(jì)迭代,從而修復(fù)錯(cuò)誤和對(duì)設(shè)計(jì)作出微調(diào)。因此,雷達(dá)場景仿真對(duì)于上路前的駕駛測(cè)試非常有幫助。除了 ADAS 和自動(dòng)駕駛功能測(cè)試外,它還能幫助汽車制造商開發(fā)變量處理應(yīng)用,例如驗(yàn)證不同的保險(xiǎn)杠設(shè)計(jì)、噴漆和雷達(dá)模塊定位功能對(duì)雷達(dá)功能的影響。

自動(dòng)駕駛平臺(tái)提供商和雷達(dá)系統(tǒng)制造商可以通過多個(gè)可重復(fù)和可定制的場景增強(qiáng)車輛對(duì)不同真實(shí)交通場景的感知能力,使雷達(dá)傳感器捕獲大量數(shù)據(jù)供自動(dòng)駕駛算法用于機(jī)器學(xué)習(xí)。

如今,高速數(shù)字信號(hào)處理(DSP)在對(duì)各個(gè)雷達(dá)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行微調(diào)時(shí)也發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。如圖 6 所示,雷達(dá)可以采集行人手臂和腿部的各種信息,包括速度、距離、橫截面(大?。┖徒嵌龋ㄋ胶痛怪保┑取_@些信息對(duì)于訓(xùn)練雷達(dá)算法識(shí)別行人(而不是像過馬路的寵物狗這樣的數(shù)字 4D 形狀)至關(guān)重要。
圖 6 :使用雷達(dá)場景仿真的高速數(shù)字處理技術(shù)可對(duì)動(dòng)態(tài)目標(biāo)進(jìn)行更加精細(xì)的數(shù)據(jù)分析,例如移動(dòng)的行人等

超級(jí)傳感器的崛起始于可靠的測(cè)試
從芯片設(shè)計(jì)到制造再到后續(xù)的雷達(dá)模塊測(cè)試,汽車?yán)走_(dá)設(shè)計(jì)、開發(fā)和制造生命周期的每一個(gè)環(huán)節(jié)都需要經(jīng)過嚴(yán)格的測(cè)試。

將毫米波頻段用于汽車?yán)走_(dá)應(yīng)用會(huì)遇到許多測(cè)試方面的挑戰(zhàn)。工程師需要考慮測(cè)試設(shè)置、確保測(cè)試設(shè)備能夠進(jìn)行超寬帶毫米波測(cè)量、減少信噪比損失,并滿足不同地區(qū)和市場對(duì)于干擾測(cè)試的新標(biāo)準(zhǔn)要求等。
在雷達(dá)模塊層面,現(xiàn)代 4D 和成像雷達(dá)模塊測(cè)試需要具有更大帶寬和更高距離分辨率的測(cè)試設(shè)備。

最后一個(gè)難題是將汽車?yán)走_(dá)集成到 ADAS 和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中并使標(biāo)準(zhǔn)駕駛情況中的算法適用于百萬分之一的極端情況。未來,隨著越來越多的駕駛員退居二線,訓(xùn)練有素且經(jīng)過測(cè)試的雷達(dá)超級(jí)傳感器系統(tǒng)將為乘客帶來更加平穩(wěn)、安全的乘坐體驗(yàn)。

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是德科技(NYSE:KEYS)啟迪并賦能創(chuàng)新者,助力他們將改變世界的技術(shù)帶入生活。作為一家標(biāo)準(zhǔn)普爾500 指數(shù)公司,我們提供先進(jìn)的設(shè)計(jì)、仿真和測(cè)試解決方案,旨在幫助工程師在整個(gè)產(chǎn)品生命周期中更快地完成開發(fā)和部署,同時(shí)控制好風(fēng)險(xiǎn)。我們的客戶遍及全球通信、工業(yè)自動(dòng)化、航空航天與國防、汽車、半導(dǎo)體和通用電子等市場。我們與客戶攜手,加速創(chuàng)新,創(chuàng)造一個(gè)安全互聯(lián)的世界。
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    倒車雷達(dá)傳感器是現(xiàn)代汽車安全系統(tǒng)中的重要組成部分,它可以幫助駕駛員在倒車時(shí)檢測(cè)障礙物,并提供警告,從而減少事故的發(fā)生。在倒車雷達(dá)傳感器的測(cè)試
    的頭像 發(fā)表于 09-06 11:34 ?563次閱讀
    安泰功率放大器在倒車<b class='flag-5'>雷達(dá)</b><b class='flag-5'>傳感器</b>測(cè)試中的應(yīng)用介紹

    AWRL6432單芯片57GHz至64GHz汽車雷達(dá)傳感器數(shù)據(jù)表

    電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《AWRL6432單芯片57GHz至64GHz汽車雷達(dá)傳感器數(shù)據(jù)表.pdf》資料免費(fèi)下載
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    AWRL6432單芯片57GHz至64GHz<b class='flag-5'>汽車</b><b class='flag-5'>雷達(dá)</b><b class='flag-5'>傳感器</b>數(shù)據(jù)表

    AWRL1432單芯片76GHz至81GHz汽車雷達(dá)傳感器數(shù)據(jù)表

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    AWRL1432單芯片76GHz至81GHz<b class='flag-5'>汽車</b><b class='flag-5'>雷達(dá)</b><b class='flag-5'>傳感器</b>數(shù)據(jù)表

    2024年微波雷達(dá)傳感器革命:精確測(cè)量,智能未來

    一.引言隨著科技的飛速發(fā)展,雷達(dá)微波技術(shù)在傳感器領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛,其高精度、遠(yuǎn)距離、全天候等特點(diǎn)使其在智能家居、汽車、機(jī)器人等多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力。近期,我們公司推出了一系列基于微波技術(shù)
    的頭像 發(fā)表于 06-15 08:09 ?1991次閱讀
    2024年微波<b class='flag-5'>雷達(dá)</b><b class='flag-5'>傳感器</b>革命:精確測(cè)量,智能未來

    揭秘自動(dòng)駕駛:未來汽車的感官革命,究竟需要哪些超級(jí)傳感器?

    來源:LANCI瀾社汽車,謝謝 編輯:感知芯視界 Link 隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展,我們已進(jìn)入一個(gè)技術(shù)瓶頸期。在這一背景下,汽車制造商開始將注意轉(zhuǎn)向自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵組成部分——傳感器
    的頭像 發(fā)表于 05-31 09:14 ?911次閱讀