毫米波雷達「攻堅」：啃下「高分辨率」這塊硬骨頭

摘要：對於研發高分辨率毫米波雷達，這家公司創始人表示，目前還沒有一款成熟的量產傳感器，可以響應整個駕駛場景，包括識別和評估風險、以及執行路徑規劃的能力。華為公司上個月在一次公開活動中表示，公司正在利用5G技術研發用於自動駕駛車輛的毫米波雷達和雷射雷達，作為車載傳感器「生態系統」的一部分。

【編者按】感知系統的瓶頸，成為自動駕駛邁進量產階段的難題之一。基於高分辨率雷達和錄影頭的組合，自動駕駛可以做到低成本感知解決方案，同時高分辨率雷達還可以提供類似高精度地圖的采樣。

本文轉載自高工智能汽車，原作者特別報導；由億歐編輯，僅供行業內人士參考。

現有感知系統的瓶頸，成為自動駕駛邁進量產階段的大難題之一。

感知部分至關重要，它要求能夠在任何環境條件下實時識別物體。在碰到比如空中漂浮的塑膠袋，可能意味著一輛自動駕駛汽車能適當地注意並對其視而不見，而不是採取緊急剎車或者避讓的動作。

高分辨率毫米波雷達，就是下一代感知的代表性技術趨勢。

最近，總部位於以色列特拉維夫的初創公司Arbe開發了一款高分辨率雷達晶片組，該公司稱這將改變汽車行業的遊戲規則。同時，新一輪融資3200萬美元（其中，來自中國的北汽產投參與了此輪融資），正在助推其加快量產進度，這是其接下來一年的重點。

目前，Arbe已經有5家Tier1客戶，其中2家在中國，3家在歐洲。這款自主研發的高分辨率雷達晶片組，可以匹配ADAS及自動駕駛系統，在寬視場範圍內，以高水平和垂直分辨率遠距離識別和跟蹤數百個目標。

相比於目前市場上的雷達晶片組，Arbe的方案解決了許多問題，包括消除假警報。同時，還可以實時處理4D成像產生的大量信息，並減輕雷達的相互干擾。

雷達的優勢眾所周知，使用無線電波而不是傳統雷射束（當然，目前市場上也已經出現越來越多的FMCW雷射雷達解決這一問題）來探測物體，這使得雷達能夠直接測量周圍物體的速度。同時，與光波相比，損耗的能量更少，這意味著雷達可以在更遠的距離上工作。

此外，雷達在所有天氣和照明條件下保持功能。然而，該技術傳統上受到低分辨率的限制，這一缺點使雷達容易產生誤報，無法識別靜止以及橫向移動的物體。近年來， 高分辨率技術的突破也成為整個毫米波雷達產業鏈的趨勢。

當然，最最重要的是，基於高分辨率雷達和錄影頭的組合，自動駕駛可以做到低成本感知解決方案，同時高分辨率雷達還可以提供類似高精度地圖的采樣。

Arbe成立於2015年，最初專注於為機器人和無人機行業製造雷達傳感器。一年後，這家公司開始涉足汽車行業。和傳統雷達公司一樣，一開始Arbe購買外部供應商的晶片來做產品研發，但很快意識到，市場上沒有足夠強大的晶片組來處理預想的高分辨率雷達數據。

對於研發高分辨率毫米波雷達，這家公司創始人表示，目前還沒有一款成熟的量產傳感器，可以響應整個駕駛場景，包括識別和評估風險、以及執行路徑規劃的能力。

而行業存在的兩個主要問題： 首先，我們還沒有一個能夠達到這種性能水平的傳感器套件。第二，許多L4級自動駕駛傳感器套件依賴於價格還比較昂貴的雷射雷達，這限制了量產的進度。

一款價格合理、足夠強大的傳感器，可以用於ADAS和自動駕駛，是巨大的藍海市場。尤其是讓自動駕駛汽車從概念驗證階段過渡到量產階段，更是如此。

傳統雷達晶片供應商NXP為毫米波雷達描繪的路線圖就是從傳統的簡單目標檢測到環境測繪（點雲模式），從而應對越來越複雜的任務。「簡單地說，就是提高目前毫米波雷達的分辨率，以達到今天雷射雷達的水平。」

目前，市面上也有不少晶片廠商推出了可以支持高分辨率毫米波雷達的產品方案（包括NXP、TI、英飛凌等傳統雷達晶片巨頭），但做到超高分辨率雷達的最大障礙之一是分析大量信息所需的處理能力。

這是Arbe選擇的切入點，基於自主研發的專利晶片組和人工智能算法。此外，一套後處理軟件棧還包括一個基於雷達的、由人工智能支持的SLAM解決方案，執行實時聚類、跟蹤和自定位，以及假目標濾波，以及基於雷達和錄影頭融合的對象分類。

在該公司創始人看來，盡管人工智能幾乎應用於所有行業，但他們認為，自動駕駛是最難的人工智能挑戰之一。有許多變量需要實時考慮。對於Arbe來說，AI放大了突破性的雷達技術。

另一家同樣來自以色列的4D雷達初創公司Vayyar ，最近也在D輪融資中拿到了1.09億美元，以擴大其4D雷達成像技術的應用範圍。到目前為止，這家公司的資金總額已經達到為1.88億美元。

這家公司起初的業務也並非汽車行業，公司的第一款產品是一種乳腺癌檢測的替代方案，利用射頻技術觀察人體組織並檢測惡性腫瘤的生長。

Vayyar公司聲稱，他們的晶片有72個發射器和72個接收器，可以在沒有錄影頭的情況下追蹤和繪制所有東西。它可以探測障礙物，並對人的位置、運動、身高、姿勢和生命體征進行無線監控，在所有照明和天氣條件下都可以實時監控。

該公司表示，一個關鍵的區別在於它能夠「看穿」牆壁、緊閉的門和其他固體物體。目前，這家公司的三大主要市場是汽車、零售和智能家居。

其中，汽車行業的應用目前主要瞄準座艙內的監控。Vayyar基於自有晶片的雷達傳感器方案，可以做到車內乘客的位置和分類、乘員的尺寸、生命體征和姿勢分析。

考慮到目前晶片的探測距離只有100米左右，Vayyar公司希望先把市場重點放在座艙方案上，目前已經與法雷奧、佛吉亞等Tier1進行合作。

在去年的巴黎車展上，法雷奧宣布將把Vayyar的雷達傳感器與產品整合在一起，以監測嬰兒的呼吸，並在緊急情況下觸發警報。這包括嬰兒被單獨留在車內的情況。兩家公司的目標是為大規模生產做好準備，改變汽車行業的安全標準。

毫米波雷達的另一大革命性技術突破，還來自於5G技術。華為公司上個月在一次公開活動中表示，公司正在利用5G技術研發用於自動駕駛車輛的毫米波雷達和雷射雷達，作為車載傳感器「生態系統」的一部分。

從毫米波技術角度來看看，5G和汽車雷達具有需要測量的共同功能特性，如信號阻塞、輻射干擾、波束寬度選擇等。

同時，汽車雷達必須解決四個主要的問題，也適用於5G，因為這四個問題——降雨衰減、菲涅耳區、路徑損失和地面反射——目前的方案都是存在瓶頸的，無論設備在車上還是在基站塔上。

在核心組成硬件上，兩者都有相似的部件，例如移相器、本地振蕩器、射頻放大器和混頻器，主要區別是5G無線電的調制能力。兩者都可能包括上行和下行轉換，但對於5G，市場應用主要是對信息帶寬的增加。

比如5G和高分辨率汽車雷達都會使用的MIMO技術，其代表多輸入、多輸出的一種天線形式，通過將發射天線和接收天線的數量增加數倍來提高效率。更重要的是，MIMO天線可以在相同的信道上發送和接收信號，而不需要增加容量，也不需要犧牲頻譜。

MIMO技術還可用於提高角分辨率，這是目前汽車毫米波雷達的主要性能瓶頸之一。MIMO使形成虛擬陣列成為可能，從而產生一個更集中的波束形成（Beamforming）。這意味著，MIMO雷達能夠探測到的目標數目通常比傳統的雷達要多得多，還可以提供更好的空間分辨率和改進的干擾抑制能力。

應用於5G的Massive MIMO，則在傳統的2D-MIMO基礎上，引入了垂直維度的空域（就好像傳統汽車毫米波雷達增加了縱向信號），信號的輻射狀是個電磁波束，也被稱為3D-MIMO。基於3D-MIMO技術，意味著解決了傳統汽車毫米波雷達無法識別物體形狀以及行人檢測能力弱的問題。

而另一家4D毫米波雷達公司，傲酷雷達則創造了獨有的理論及軟件算法，在MIMO的基礎上做成高倍數虛擬MIMO，在原來物理天線數基礎上虛擬出十倍的天線數，成功地把角分辨率從10度直接提升到1度。

傲酷的4D點雲成像技術可以在靜止對靜止檢測，低速移動，高速移動的情況下，可以對周邊的車輛、行人（含橫穿的車輛、行人）等高清全息探測。同時，四個FOV120度角雷達，可以形成360度環視點雲，探測半徑可達200米。

此外， 在車路協同感知方面，有了4D成像技術的加持，雷達在路側同樣可以精確感知複雜的道路環境， 在大型路口及高速沿線可以對靜止的和運動中的行人、車輛等的進行全息感知。

這為傳統的交通測速雷達帶來了質的提升，尤其4D雷達和視頻在點雲像素級融合後，更可以充分發揮各自傳感器的優勢，對各種移動和靜止的大小車輛、摩托車、行人以及其他目標進行精確分類和連續追蹤。

通過V2X和5G，把在上帝視角下感知到信息傳給車端，和車端傳感器融合，可以極大地改善單車的感知水平，消除盲區，獲得超視距的感知能力等。

傲酷提供的雷視一體雷達尤其擅長於大規模複雜路口、人車流混雜的車路協同場景應用。當然也可以完成傳統ITS功能，如流量及排隊長度統計、交通事件報告等。

由此可見，隨著高分辨率雷達技術進入量產前的最後驗證階段，從道路、車端及艙內監控等多個細分市場將為其打開新的市場空間。

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