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(jìn)行判斷決策,，再反饋到執(zhí)行層來執(zhí)行任務(wù)。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(dá)、毫米波雷達(dá)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(dá)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(dá)雖然可以彌補上述問題但是成本高昂限制了大規(guī)模應(yīng)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(lǐng)域的先行者，他們最新研制了4D成像雷達(dá),，以彌補毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)的不足,。
通常情況下，雷達(dá)是對能散發(fā)電磁波的物體進(jìn)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(dá)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(biāo)周圍往往不止有一個散熱體，比如雜波就是分布在目標(biāo)周圍的分布散熱體,。雷達(dá)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(dá)比攝像頭和激光雷達(dá)優(yōu)越的條件在于,，可以適應(yīng)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(yuǎn)距離定位目標(biāo)信息,，分辨率較低。毫米波雷達(dá)的低分辨率以及識別能力的缺陷,，導(dǎo)致其會對過多信息產(chǎn)生誤報,。也就是說，如果雷達(dá)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(biāo)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(zhǔn)確的接收信息,，一些自動駕駛公司研發(fā)了4D成像雷達(dá),。與攝像頭和激光雷達(dá)相比，4D成像雷達(dá)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(dá)一般擁有12個信道（3發(fā)4收）,，而4D成像雷達(dá)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(yuǎn)距離為300 米,，測距精度在10-30厘米，在寬闊的視野下和遠(yuǎn)程范圍內(nèi)能夠同時追蹤數(shù)百個目標(biāo),。并能捕捉可顯示物體相對汽車是靠近還是遠(yuǎn)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(dá)在成本上比激光雷達(dá)有優(yōu)勢,。目前，要實現(xiàn)傳感器套件的批量生產(chǎn),，成本應(yīng)該低于1000美元以下,，但是當(dāng)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(dá)所用的成本,，只相當(dāng)于使用激光雷達(dá)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(biāo),。
2020年的CES上,，全球毫米波雷達(dá)巨頭海拉宣布戰(zhàn)略投資傲酷，并建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系,。而在此之前的一個月,，全球雷達(dá)芯片巨頭英飛凌也宣布和傲酷進(jìn)行戰(zhàn)略合作，利用傲酷的4D成像雷達(dá)技術(shù)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(chǔ)上，傲酷可以依靠軟件算法來實現(xiàn)虛擬雷達(dá)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(shù)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(dá),，可以形成360度環(huán)視點云，探測半徑可達(dá)200米,。4D成像點云技術(shù)可以極大地提升雷達(dá)性能,。常用的角雷達(dá)、前向雷達(dá)和車路協(xié)同感知雷達(dá),，在此技術(shù)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(dá)技術(shù)的研發(fā)，此輪融資目的是開拓其4D成像雷達(dá)技術(shù),。Vayyar的4D成像雷達(dá)技術(shù)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(dá)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(fù)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(dá)技術(shù)的公司是Arbe,。同年12月,，Arbe獲得了來自北京汽車集團(tuán)產(chǎn)業(yè)投資有限公司、源清資本等機構(gòu)的投資,。
Arbe 開發(fā)了自己的4D成像雷達(dá) 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(shè)計,，可以提供比原來的圖像精細(xì)100倍的圖像精度,，因而能夠區(qū)分大小不同的目標(biāo)。其分辨率達(dá)到了1°方位角和2°仰角,，視野寬度達(dá)到100°方位角和30°仰角,，可在長達(dá)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(biāo)。
Arbe CEO Kobi Marenko 認(rèn)為,，未來4D成像雷達(dá)可讓自動駕駛汽車完全擺脫對激光雷達(dá)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(dá)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(dá)的缺陷。同時,，在成本上比激光雷達(dá)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(dá)這一領(lǐng)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(jìn)4D成像雷達(dá)的落地。隨著技術(shù)的技術(shù)以及合作的推進(jìn)，4D成像雷達(dá)可能會逐漸替代掉激光雷達(dá),，成為自動駕駛的核心部件,。