让特斯拉后悔的“4D”上车带来百亿美元赛道,国内4D毫米波雷达发展到哪一步了?

电子放大镜 2023-04-20
1791 字丨阅读本文需 5 分钟

近日媒体消息称,特斯拉即将推出的HW 4.0智驾方案预计包括一个4D毫米波雷达,立即连带各大相关企业股票波动。

在自动驾驶领域,随着汽车电动化、智能化的普及与渗透,毫米波雷达作为智能驾驶传感器中必不可少的一员,与摄像头和激光雷达相比,它能在任何条件下工作,甚至在雾、暴雨、漆黑及空气污染等各种恶劣天气和环境条件下也能提供最高可靠性的探测。除了全天候特性,毫米波雷达在测距测速方面的准确度也远高于视觉系统,安全性与可靠性更高,是自动驾驶感知系统中无法取代的存在。

毫米波雷达就是工作在毫米波频段的探测雷达,其频段介于30-300GHz,波长1-10mm,主要用来探测距离、角度以及通过不同时间的距离计算相对速度。在汽车领域,毫米波雷达是ADAS(高级驾驶辅助系统)的核心传感器,主要用于自适应巡航控制系统、自动制动辅助系统、盲区监测系统、行人检测等。车载毫米波雷达当前主要以工作频率进行分类,主要集中在24G、60G、77G、79GHz。毫米波雷达工作的时候,会通过天线去发射毫米波,碰到物体之后反弹,被接收天线接收,在采样、滤波、转换之后,根据时间差测得目标的距离、速度、角度等信息。

特斯拉智能驾驶方案中的4D毫米波雷达测量还增加了高度信息。4D毫米波雷达可以为智能汽车提供更准确可靠的环境感知信息。它有以下几个特点:一是不受光线制约,在雨雾雪等恶劣天气下均能正常工作。二是高分辨率的实时障碍监测,创建道路情况图像。不仅可以监测一些很小的目标,还可以识别和跟踪多个复杂目标,判断它们是否在移动、朝哪个方向移动,提供路径规划。三是远距离的探测,最高可达两三百米,更从容地应对道路情况。

区别于传统毫米波雷达可感知“距离、水平、速度”的平面信息,4D毫米波雷达能够实现对“3D+高度”立体空间信息的感知。4D毫米波雷达具备纵向空间的感知能力,可探测目标物体的轮廓并实现成像,能够满足传统毫米波雷达无法细分的刹车场景的应用。

在L3级自动驾驶领域,4D成像毫米波雷达可在一定程度上实现对低线束激光雷达的替代,并且在成本端,激光雷达价格根据线束数量的不同定位在千元至万元不等,整体高于4D毫米波雷达的价格。L3级自动驾驶功能的逐步落地有望成为4D毫米波雷达的主要市场。除特斯拉外,大陆集团、安波福、采埃孚等传统巨头纷纷布局4D毫米波雷达赛道。

国内市场对4D毫米波雷达的热情也持续高涨。目前国内至少有20家公司在4D毫米波雷达方向上有所布局,包括世运电路、沪电股份、胜宏科技、硕贝德、联合光电、深南电路、楚航科技等等。

国产毫米波雷达“四小龙”之一楚航科技是专注于毫米波雷达研发的企业。其推出的4D成像毫米波雷达,采用了芯片级联方案来实现水平和垂直方向上的高分辨率。其CEO楚詠焱表示,楚航科技4D成像毫米波雷达已经获得国内某主流车企定点,并将于2023年底实现规模化量产。基于传统低分辨毫米波雷达升级的高分辨率4D毫米波雷达,能在低成本要求下,替代传统雷达更好地提升环境描绘,适应摄像头和激光雷达以光学为基础的自动驾驶主传感器数据呈现并增强系统点云前融合的鲁棒性,更好地帮助L3及以上级自动驾驶系统实现感知冗余以及与摄像头的融合感知。

这款4D成像毫米波雷达产品,具备多项国际先进技术,包括产品性能上满足HWP及TJA功能对毫米波传感器的要求,在系统架构中定义多片毫米波雷达芯片MMIC的级联架构设计,多片毫米波雷达芯片MMIC的级联在系统架构层面的实现以及毫米波雷达点云功能的实现等。

去年底,楚航科技与国内某知名车企成功完成4D毫米波雷达软件开发合作,并取得了实质性突破。其中在点云输出的算法处理上,楚航科技已经做到了在域控上的软硬件解耦。该款4D雷达产品未来可以结合主机厂需求,从芯片级联、到信号处理和算法输出点云的数据参数处理上进行硬件定制。

楚航科技的4D雷达产品目前已进入实车搭载路跑验证阶段,并积累了一定的里程数,预计在未来1-2年内将抢跑4D成像毫米波雷达赛道,逐步实现国产上车搭载。

4D毫米波雷达应用场景十分广泛。在单车智能方面,其具备安全冗余方案和低线束激光雷达替代方案两大需求趋势,可以满足L2+/L3自动驾驶系统感知需求以及作为多传感器融合方案的一部分,与摄像头融合实现感知;在车路协同方面,通过多传感器融合方案,可以将其点云与摄像头图像融合协作,检测前方物体的垂直高度以及静止和横向移动物体,检测、跟踪车辆、行人等目标信息,对智慧交通提供信息支持和功能实现。

目前,4D雷达的技术发展路径正在从带目标俯仰信息的ADAS-4D目标雷达向带点云俯仰信息的AD-4D点云成像雷达升级,前者的设计宗旨是利用最少的点云生成最稳定的目标,以支持L0-L2场景,主要与传统的分布式EE架构和优化的域控架构组合。后者则要求利用更强大的硬件和软件算法生成更多高质量点云,以满足L3以上场景和中央集中式架构发展方向的需求。

文章来源: 盖世汽车,雪球,广电计量

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