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【原创】毫米波雷达的下半场,“4D点云成像”加持催生更多可能
傲酷雷达| 毫米波雷达 文章来源自:高工智能汽车
2019-10-24 09:15:37 阅读:16874
摘要毫米波雷达产业链成熟,具有全天候、性价比高等多种优势,在自动驾驶感知中具有重要的地位。

毫米波雷达产业链成熟,具有全天候、性价比高等多种优势,在自动驾驶感知中具有重要的地位。但局限在于角分辨率不高、无法成像,这是相比摄像头、激光雷达的劣势。而摄像头的天气、光线适应性差,激光雷达的价格高、车规难方面都存在不少挑战。



在《2019(苏州吴中)汽车关键部件新生态产业峰会》上,傲酷雷达亚太区总裁郄建军表示,傲酷研发的4D点云成像毫米波雷达,可以做到复杂动态场景下点云成像,宽视场角下高角分辨率,同时有毫米波雷达都有的全天候、长距离、车规易、成本低的优点。


高倍虚拟孔径成像


一般的毫米波雷达角分辨率与雷达孔径成正比。单芯片情况下物理天线是三发四收,它的雷达孔径有限,角分辨率做不高。角雷达FOV120度时,一般角分辨率在10°左右。


傲酷创造了独有的理论及软件算法,在MIMO的基础上做成高倍数虚拟MIMO,在原来物理天线数基础上虚拟出十倍的天线数,成功地把角分辨率从10度直接提升到1度。


这种通过高倍虚拟的方法,大幅提升雷达孔径,不再受物理天线数的局限。随着算法的不断优化,虚拟倍数还可能进一步提升。


这种方法的巨大优势是在硬件成本上和传统毫米波雷达类似的情况下,突破了角分辨率这个毫米波雷达最大的瓶颈,将毫米波雷达催生出很多新的可能性。


比如,一般的毫米波雷达在静止对静止目标检测很难,对行人检测分辨率不高不远和对横穿的车辆检测效果不太好,在使用中受到很多局限。



而傲酷的4D点云成像技术可以突破这些瓶颈,在静止对静止检测,低速移动,高速移动的情况下,可以对周边的车辆、行人(含横穿的车辆、行人)等高清全息探测。


同时,四个FOV120度角雷达,可以形成360度环视点云,探测半径可达200米。

 

毫米波雷达的跨代式升级


具备优越性能的4D点云成像技术,可以极大提升雷达性能。常用的角雷达、前向雷达和车路协同感知雷达,在此技术的加持下,都能以全新的面貌出现。


传统的角雷达由于角分辨率不高,目前主要用于BSD/FCW等辅助功能。而具有成像特性的角雷达由于角分辨率高,可以很清楚地分辨和跟踪周边横穿的行人,堵塞的车辆、乱穿的快递等。


同时,四个成像角雷达就可实现360度高清环视功能。其点云成像的效果看上去类似16/32线激光雷达。对周边环境的感知更全面,如车辆、行人的航向、速度、距离等都可精准检测,周边移动和静止的其它物体,都可以较好地感知到。


此外,雷达的探测半径可以做到200米,全天候包括暴雨、大雪、浓雾、重霾下都可以正常工作。


传统技术下的前向雷达,在AEB/ACC等功能上扮演最重要角色。但行人、横穿车辆、静止物体、高处物体及小物体等的检测,都是其弱项。


同时为了远距离分辨出前车在哪条车道,从而实现较好的AEB/ACC性能, 必须靠缩小FOV到20度上下,从而达到1-2度角分辨率。由此,牺牲了较宽视场角,使得未来很难满足新的NCAP对横穿行人等更高的检测要求。


有了4D点云成像技术加持后,未来的前向雷达,在同等FOV情况下 ,可以达到0.1-0.2°角分辨率。


同时,在探测距离300-400米时,也可以将车辆在哪个车道分辨清楚。4D点云成像效果,可以接近64线激光雷达。轻松实现对前方拥挤的行人、横穿车辆、静止物体、高处物体及小物体的检测。从而是让前向雷达发挥出更多更大的作用。

 

车路协同路侧感知雷达


在车路协同感知方面,有了4D成像技术的加持,雷达在路侧同样可以精确感知复杂的道路环境,在大型路口及高速沿线可以对静止的和运动中的行人、车辆等的进行全息感知。



尤其4D雷达和视频在点云像素级融合后,更可以充分发挥各自传感器的优势,对各种移动和静止的大小车辆、摩托车、行人以及其他目标进行精确分类和连续追踪。实时提供目标的3D位置、速度、大小、航向等多维度信息。


这种雷视一体雷达满足车路协同的各种场景应用。可用于对十字路口和高速场景实现全方位、立体式、多维度监控和跟踪。


通过V2X和5G,把在上帝视角下感知到信息传给车端,和车端传感器融合,可以极大地改善单车的感知水平,消除盲区,获得超视距的感知能力等。


这种雷视一体雷达尤其擅长于大规模复杂路口、人车流混杂的车路协同场景应用。当然也可以完成传统ITS功能,如流量及排队长度统计、交通事件报告等。


郄建军表示,4D点云成像毫米波雷达的用途不止用于以上三大场景中,还可以延伸到工业级的各类应用。毫米波雷达一旦可以高清成像,能做的事情就变得非常多了。


傲酷希望这种重大的技术创新能为中国的自动驾驶行业更好地赋能,给中国用户带来全新的价值和体验。


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