祖母時代的技術(shù)已成往事

1904年,，雷達(dá)首次被Christian Huelsmeyer用于探測船只,，已有一個多世紀(jì)的歷史。常見的應(yīng)用是軍事雷達(dá),、民用航空交通管制,，當(dāng)然，還有針對私家車輛的測速點(diǎn),。但是現(xiàn)在存在一種誤解,，認(rèn)為這項技術(shù)已經(jīng)成熟，該領(lǐng)域幾乎沒有什么發(fā)展,。成像雷達(dá)和協(xié)同雷達(dá)都在進(jìn)行著顛覆性的新創(chuàng)新,。ADI公司(ADI)如何在汽車領(lǐng)域應(yīng)用中實現(xiàn)雷達(dá)并引入獨(dú)特的軟件和算法正是其特殊之處。

過去25年里,，ADI一直活躍在汽車行業(yè),，其產(chǎn)品既可用于被動安全應(yīng)用，也可用于主動安全應(yīng)用,。過去15年里,，ADI以DSP和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器在汽車?yán)走_(dá)供應(yīng)鏈中占有一席之地，最近還提供24 GHz和77 GHz/79 GHz雷達(dá)芯片組,。

ADI自動交通和安全副總裁Chris Jacobs表示：“高級駕駛員輔助系統(tǒng)已面市,，自動駕駛即將到來，而道路安全至關(guān)重要,。所以,，我和工程師致力于使用先進(jìn)的功能和技術(shù)來實現(xiàn)更高的性能和自主性，從而挽救生命,。據(jù)我們估計,，基于我們產(chǎn)品的汽車傳感器每天可以挽救8條生命?！?/p>

為了保護(hù)駕駛員,、乘客和行人，硬件和軟件都需要大量創(chuàng)新,。必須開發(fā)一種更高效且優(yōu)化的雷達(dá)技術(shù),，提供與航空航天和防務(wù)行業(yè)系統(tǒng)相同的高性能、功能和可靠性,，并轉(zhuǎn)化為適合私家汽車市場的尺寸和成本,。

ADI自動交通和汽車安全事業(yè)部技術(shù)總監(jiān)Mike Keaveney說道：“雖然25萬美元的高分辨率成像雷達(dá)系統(tǒng)成本對于價值數(shù)百萬美元的軍用坦克總價來說不算什么，但與均價3萬美元的家用汽車相比便貴的離譜了,。我們正在探索如何進(jìn)行定制,，微型化、加固，降低成本,、尺寸,、重量和電源需求，以便能夠用于每輛汽車,?！?/p>

雷達(dá)的挑戰(zhàn)

轉(zhuǎn)讓和采用軍事和航空航天的高成本、高性能雷達(dá)技術(shù),，并將其安裝在汽車上,，在技術(shù)、美學(xué)和經(jīng)濟(jì)方面都面臨重大挑戰(zhàn),。關(guān)鍵的挑戰(zhàn)不僅在于減少尺寸,、重量和功率(SWaP)，還要在降低成本的同時提高性能,。雷達(dá)不僅必須能夠進(jìn)行物體檢測,，還必須能夠進(jìn)行物體分類。這就要求雷達(dá)圖像的分辨率比目前先進(jìn)系統(tǒng)的分辨率更高,。

這些都是ADI致力于實現(xiàn)的目標(biāo),，以推進(jìn)技術(shù)發(fā)展，確保安全,，并將經(jīng)濟(jì)高效的汽車?yán)走_(dá)帶給消費(fèi)者,。

性能

 在不增加尺寸、成本和功耗預(yù)算的情況下,，將角度分辨率提高到高度自動駕駛所需的水平,。

 增加低反射率目標(biāo)發(fā)出的反射點(diǎn)數(shù)量。

 大幅減少檢測延遲,，特別是對于橫向移動的物體,，這可縮短響應(yīng)時間，并允許車輛在緊急情況下采取規(guī)避行動,。

SWaP

 優(yōu)化外形尺寸（大小,、重量和功率），同時保持高性能,。

 在不影響車輛工業(yè)設(shè)計的前提下,，保持系統(tǒng)的美觀,。

成本/經(jīng)濟(jì)學(xué)

 以大眾市場汽車成本約束可接受的價格和外形尺寸實現(xiàn)高分辨率雷達(dá),。

 將成本控制在購車者的價格敏感范圍內(nèi)，因為他們才是為這一切買單的人,。

法規(guī)

 還必須繼續(xù)遵守政府規(guī)定的高級駕駛員輔助系統(tǒng)(ADAS)安全特性（如2022年美國自動緊急制動指令）,。雷達(dá)將不再是一個選項，而是標(biāo)準(zhǔn)。因此,，關(guān)鍵是要不斷地將系統(tǒng)成本降低到一個消費(fèi)者和OEM都可以接受的價格點(diǎn),，同時仍然保持這些具有挑戰(zhàn)性的ADAS應(yīng)用所需的性能。

如今的汽車?yán)走_(dá)裝置比手機(jī)還小,，能探測您前方,、后方或側(cè)方的盲點(diǎn)位置是否存在大型障礙。但這還不夠,。

成像雷達(dá)

成像雷達(dá)的概念和實現(xiàn)更高水平的角度分辨率是一項理想功能,，對于自動駕駛出租車來說尤其如此。高分辨率不僅支持物體檢測（前面有東西）,，還支持物體分類（前面有自行車,、汽車、人或小孩）,。

為實現(xiàn)更高的分辨率,，成像雷達(dá)利用高帶寬信號處理、數(shù)字波束合成和相控陣技術(shù),。所有這些都依賴于大量的硬件和處理能力,，其中天線尺寸隨著所需的角度分辨率而縮放，通道計數(shù)增加以使用通道覆蓋所需的天線區(qū)域,?！爸皇峭度敫喟嘿F的硬件來解決這一問題，是將更高分辨率作為解決方案的一種‘暴力’方式,，”Chris Jacobs表示,。

如今，ADI正與領(lǐng)先的OEM和一級供應(yīng)商緊密合作,，開發(fā)新的突破性方法,，來改進(jìn)雷達(dá)并應(yīng)對其現(xiàn)代挑戰(zhàn)。如今的汽車采用的雷達(dá)分辨率都不高,，只能看到一團(tuán)東西,。它可以檢測到汽車周圍存在物體，可能是摩托車,，可能是人或大型卡車,，但無法確認(rèn)該物體是什么。在硬件檢測技術(shù)和軟件算法進(jìn)步的推動下,，雷達(dá)的分辨率提高,，能夠分辨檢測物體的屬性，這讓我們距離安全的全自動駕駛汽車又更近了一步,。

分辨率問題和關(guān)于物體區(qū)分的挑戰(zhàn)

現(xiàn)有的常規(guī)汽車?yán)走_(dá)在大視場范圍內(nèi)提供大約10°到20°的水平角度分辨率,。

圖1.低分辨率雷達(dá)和隱藏物體。現(xiàn)有的非成像雷達(dá)的角度分辨率一般在10°到20°，它會將3名行人看作一個物體,。

圖2.高分辨率成像雷達(dá)可以顯示隱藏物體,。 

成像雷達(dá)的角度分辨率為1°至2°，是非成像雷達(dá)分辨率的10倍,。數(shù)據(jù)箱收集1°到2°分辨率的信息,，幫助區(qū)分和確定3名行人的位置。

數(shù)據(jù)處理

您為更高分辨率所花費(fèi)的成本將給您帶來更多數(shù)據(jù),，隨著分辨率增加,，數(shù)據(jù)量也相應(yīng)增加，這就需要更多的計算能力,。這就是為什么高效處理所有數(shù)據(jù)的先進(jìn)模式對于管理大量數(shù)據(jù)和低功耗至關(guān)重要,。高效的中央處理或者邊緣處理，將是未來雷達(dá)的基礎(chǔ),。

下一步：協(xié)同雷達(dá)與通信需求

Mike Keaveney說道：“利用現(xiàn)有車載雷達(dá)傳感器硬件的協(xié)同雷達(dá)是未來汽車領(lǐng)域的發(fā)展方向,。協(xié)同雷達(dá)就是相干性和識別協(xié)同創(chuàng)建高分辨率相干圖像的事物需求，在本例中是指檢測雷達(dá),。一旦實現(xiàn)了協(xié)同雷達(dá)的經(jīng)濟(jì)性,，就能夠享受諸多優(yōu)勢?！?/p>

協(xié)同雷達(dá)可提供成像雷達(dá)性能,，而不會顯著增加車內(nèi)個別現(xiàn)有雷達(dá)系統(tǒng)的大小。這是因為有效孔徑現(xiàn)在由兩個（或多個）具有重疊視場的分布式雷達(dá)傳感器之間的距離設(shè)定,，而不是由任何一個傳感器的物理尺寸預(yù)先確定,。

圖3.初級雷達(dá)的窄孔徑。

初級雷達(dá)現(xiàn)在常用于汽車,。

來自每個發(fā)射源的雷達(dá)信號反射到一個物體上,，然后傳回到原點(diǎn)?？讖?，或者說初級雷達(dá)的性能，是以英寸為單位的雷達(dá)發(fā)射器本身的寬度,。

協(xié)同雷達(dá)/SuperRADAR較大的孔徑

SuperRADAR是ADI通過多個具有重疊視場的雷達(dá)波束實現(xiàn)相干性算法的方法,。

基于SuperRADAR的協(xié)同雷達(dá)使用低速鏈路在雷達(dá)源之間進(jìn)行粗略定時。每個傳感器向中央處理器發(fā)送數(shù)據(jù),，或者可能從一個雷達(dá)向另一個雷達(dá)發(fā)送數(shù)據(jù),，并在邊緣傳感器上進(jìn)行處理，后面這種方法更經(jīng)濟(jì),。

Chris Jacobs表示：“傳統(tǒng)協(xié)同雷達(dá)系統(tǒng)不容易實現(xiàn),，因為需要在雷達(dá)之間運(yùn)行高頻鏈路,。實現(xiàn)這種相干性的硬件開銷和成本非常高,?！?/p>

對于汽車?yán)走_(dá)來說，提高協(xié)同雷達(dá)的性價比非常有必要,。Jacobs說：“向汽車添加硬件的傳統(tǒng)方法并非解決方案,，我們必須換個思路來看問題。我們可以通過智能方式,，用算法將這些技術(shù)結(jié)合起來,，使用系統(tǒng)中的相同硬件提高組合系統(tǒng)性能。ADI的SuperRADAR方法允許雷達(dá)系統(tǒng)產(chǎn)生多個非相干圖像的相干疊加,?！?/p>

協(xié)同雷達(dá)

圖4.協(xié)同雷達(dá)較大的孔徑。

協(xié)同雷達(dá)的工作原理是什么,？來自每個源的信號反射到一個物體上,，被兩個雷達(dá)接收器捕獲。因此,，同一目標(biāo)有2個外觀（或兩個不同的視圖）,，并且目標(biāo)上的時間為2倍，而初級雷達(dá)只有一個外觀,，時間也只有1倍,。此外，由于兩個雷達(dá)協(xié)同工作,，雷達(dá)孔徑（與性能成正比）是汽車前部的尺寸,，兩個角雷達(dá)之間的距離（大約4英尺），與初級雷達(dá)的英寸完全不同,。

這種方法允許實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高效的傳感器設(shè)計,，可將傳感器放在車輛周圍的多個點(diǎn)上，支持出色的物體檢測和分類,。

SuperRADAR的優(yōu)勢：1 + 1 > 2

SuperRADAR不僅降低尺寸,、重量和功耗，還為系統(tǒng)帶來更多功能,，從而提高分辨率,，同時顯著減少硬件，在更合理的成本范圍內(nèi)提高應(yīng)用性能,。

更多反射點(diǎn)：目標(biāo)上的時間為2倍

SuperRADAR可使用同樣多的硬件提供兩倍性能,。或者,，使用一半的雷達(dá)通道來保持相同的性能,。Chris Jacobs說：“借助SuperRADAR,，我們得到的分辨率是單個雷達(dá)的兩倍?？赡軙枰~外的處理能力,，但是汽車級DSP/MCU的路線圖足以滿足這些處理需求?！?/p>

SuperRADAR實際上就是雷達(dá)融合,。我們將融合兩個獨(dú)立的雷達(dá)視圖，因此得到的分辨率比單獨(dú)完成的更好,。Jacobs表示：“融合將成為未來實施ADAS的標(biāo)準(zhǔn)方式,。”

降低延遲：快速計算橫向速度可挽救生命

車輛成像系統(tǒng)的一個重點(diǎn)是能夠快速計算橫向速度,，即物體正交（以直角）移動到車輛行駛方向的速度,。但是，要實現(xiàn)足夠低的誤報率,，即使是主要基于攝像頭的出色機(jī)器學(xué)習(xí)算法仍然需要大約300 ms來進(jìn)行橫向移動檢測,。對于在以每小時60英里速度行駛的車輛前方行走的行人來說，毫秒之差就關(guān)系到人員受傷的輕重程度,，因此響應(yīng)時間至關(guān)重要,。

300 ms延遲是由系統(tǒng)從10個連續(xù)視頻幀執(zhí)行增量矢量計算所需的時間造成的，10個是以可接受的低誤報率進(jìn)行可靠檢測所需的數(shù)目,。但是,，由于SuperRADAR的寬有效孔徑，以及它將來自兩個或多個傳感器的圖像連貫組合的方式,，它能夠在一個30 ms的測量周期內(nèi)精確地計算出速度的切向分量和徑向分量（這種延遲比目前一流的系統(tǒng)快10倍）,。這種低延遲的檢測比F1賽車手的反應(yīng)時間100 ms要少，遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于一般駕駛員的反應(yīng)時間,！

圖5.今天的圖像系統(tǒng)有300 ms的延遲和10幀圖像用于檢測正交運(yùn)動,。 

使用當(dāng)今常見的成像雷達(dá)技術(shù)，如果有人過馬路,，就需要多個攝像頭圖像來顯示正在移動的物體,。每個攝像頭圖像需要30 ms。10個圖像需要300 ms,。在這段時間內(nèi),，汽車移動幾英尺。

圖6.SuperRADAR系統(tǒng)有30 ms的幀延遲來檢測正交運(yùn)動,。

兩個雷達(dá)協(xié)同工作,，可以進(jìn)行三角測量，從而捕捉運(yùn)動中的物體,，因為兩個雷達(dá)源都是偏置的,。只需要先用雷達(dá)波束1從位置1映射這個人,，然后在30 ms后用雷達(dá)波束2從位置2映射。這就讓汽車知道人的移動方向,。

SuperRADAR只需使用傳統(tǒng)成像雷達(dá)十分之一的時間即可識別穿越道路的移動物體,。

SuperRADAR的經(jīng)濟(jì)性

SuperRADAR概念不僅是降低整體系統(tǒng)成本的有效方法，而且能夠滿足性能需求,，為最終應(yīng)用帶來更大的價值,。

Chris Jacobs表示,，“我們要的是成像雷達(dá)的性能,，現(xiàn)在只能在昂貴的自動駕駛出租車應(yīng)用中找到，還要去除所有昂貴的硬件,，把價格降到個人車主能夠承受的水平,。這正是SuperRADAR發(fā)揮作用的地方，用最少的硬件占用空間和硬件上面運(yùn)行的軟件,，產(chǎn)生兩倍的性能,。”

汽車的未來

在我們展望汽車領(lǐng)域的未來時,，我們發(fā)現(xiàn)可能需要從根本上重新構(gòu)建現(xiàn)有系統(tǒng)?，F(xiàn)有的汽車平臺與未來的汽車平臺極為不同。

憑借在垂直領(lǐng)域的豐富經(jīng)驗和專業(yè)知識,，ADI具備獨(dú)特的優(yōu)勢,，能夠通過硬件和軟件產(chǎn)品的組合來優(yōu)化未來汽車的雷達(dá)處理需求，為最終應(yīng)用帶來更多價值,。這種算法直接解決了汽車制造商目前和未來面臨的總擁有成本(TOCO)挑戰(zhàn),。

SuperRADAR潛力十足，而目前還處于初步探索階段,。這項技術(shù)不僅是一種推動ADAS的更高性能,、更經(jīng)濟(jì)高效的解決方案，而且最終會挽救生命,。

作者簡介

Chris Jacobs于1995年加入ADI公司,。在任職期間，Chris在消費(fèi)電子,、通信,、工業(yè)和汽車部門擔(dān)任過多個設(shè)計工程、設(shè)計管理和業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)職務(wù),。他目前是ADI公司自動交通和汽車安全事業(yè)部副總裁,。Chris擁有克拉克森大學(xué)計算機(jī)工程學(xué)士學(xué)位、東北大學(xué)電氣工程碩士學(xué)位和波士頓大學(xué)工商管理碩士學(xué)位,。