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智能駕駛傳感硬件- 4D毫米波雷達(dá)技術(shù)解析

2023-01-26
來源:阿寶1990
關(guān)鍵詞: 毫米波雷達(dá) 4D AI

  智能駕駛傳感器中的毫米波雷達(dá),擅長(zhǎng)測(cè)量距離和速度,并且具有良好的距離和速度分辨率。與其他傳感器相比,雷達(dá)在夜間運(yùn)行,在惡劣天氣條件下的影響最小。

  而且有聲稱雷達(dá)是汽車上僅次于超聲波傳感器的第二便宜的傳感器,基于這些優(yōu)點(diǎn)的存在,所以雷達(dá)的技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用在智能駕駛上不斷的推進(jìn)。

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  如《4D 成像毫米波雷達(dá) - 101》文章講目前毫米波雷達(dá)的推進(jìn)方向在提高角度分辨率成為4D毫米波雷達(dá),繼續(xù)推進(jìn)提供接近相機(jī)圖像的數(shù)據(jù)叫做4D毫米波成像雷達(dá),可以實(shí)現(xiàn)和視覺《視覺為王-小鵬以及特斯拉的自動(dòng)駕駛方案》那樣的AI 算法的應(yīng)用。

  目前4D毫米波的技術(shù)路徑,主要是增加天線通道,也就是收和發(fā)的數(shù)量來實(shí)現(xiàn)感知數(shù)據(jù)的豐富。所以理論上來講感知的收發(fā)數(shù)據(jù)越多,數(shù)據(jù)越豐富準(zhǔn)確,當(dāng)然信息處理量也越大。

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  Mobileye的宣稱未來高達(dá)幾千的通道雷達(dá),可以用于點(diǎn)云等AI人工智能算法,可以識(shí)別超過上千目標(biāo)物。當(dāng)然他要替代激光雷達(dá)有難度畢竟由于其使用波的長(zhǎng)度問題,波長(zhǎng)長(zhǎng),分辨率低,邊緣信息肯定沒有激光雷達(dá)豐富準(zhǔn)確。

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  所以當(dāng)前4D毫米波雷達(dá)的創(chuàng)新基本就集中在如何擁有更多的感知通訊通道,如何處理好這些信號(hào)得出想要的信息,目前主流技術(shù)鏈如下:

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  將標(biāo)準(zhǔn)雷達(dá)芯片(恩智浦,德州儀器等)進(jìn)行多芯片級(jí)聯(lián),以增加天線數(shù)量,通過軟件處理創(chuàng)新來達(dá)到4D的效果,傳統(tǒng)巨頭們大陸、博世,還有華為等國(guó)內(nèi)公司。

  將多發(fā)多收天線集成在一顆芯片,直接提供成像雷達(dá)芯片,比如Arbe、Vayyar,mobileye,uhnder等。

  最難的是通過超材料研發(fā)新型雷達(dá)架構(gòu)天線陣列,代表廠家有Metawave,等。

  標(biāo)準(zhǔn)雷達(dá)芯片進(jìn)行多芯片級(jí)聯(lián),以增加天線數(shù)量,這是當(dāng)前主流傳統(tǒng)勢(shì)力基的方案基本上來自于以下三個(gè)供應(yīng)商的技術(shù)方案:

  基于德州儀器AWR系列芯片前端收發(fā),利用TDA2X系列芯片處理。

  恩智浦的TEF 系列芯片前端收發(fā),S32R系列芯片處理。

  賽靈思FPGA芯片方案。

  采用2發(fā)/4收 或 3發(fā)/4收,大概45nm的芯片的基礎(chǔ)方案進(jìn)行級(jí)聯(lián),增加通道。

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  當(dāng)前此類芯片企業(yè)都在打造開發(fā)生態(tài),底層軟件開發(fā)很完備,工具鏈做的很容易上手,使更多的人容易利用和開發(fā),例如之前講的《Nvidia英偉達(dá)的 AI 智能汽車信仰》,這些芯片供應(yīng)商的毫米波雷達(dá)芯片也例外,這就催生了數(shù)量眾多的國(guó)內(nèi)初創(chuàng)毫米波雷達(dá)企業(yè),有傳言說華為的雷達(dá)方案也使用以上方案,如果是這樣的話,這次任老爺子說的寒冬來了,這些業(yè)務(wù)就裁撤掉吧,先不說能不能賺到錢,賺到錢之后也和手機(jī)一樣命門在別人手上,何必呢。 當(dāng)然作為傳統(tǒng)的博世,大陸,采埃孚等老牌T1其實(shí)他們的并非就是用芯片而已,他們對(duì)于汽車產(chǎn)業(yè)的know how ,使他們能夠給雷達(dá)芯片提出精準(zhǔn)需求,也是催生了芯片行業(yè)的發(fā)展。 另外還有創(chuàng)新勢(shì)力Oculii,他背后是安霸芯片,他基于德州儀器以及英飛凌的芯片方案,使用 SLAM 風(fēng)格的機(jī)制處理獲取的數(shù)據(jù)。目標(biāo)是比較多個(gè)雷達(dá)幀,以構(gòu)建比任何單個(gè)幀都更詳細(xì)和準(zhǔn)確的環(huán)境圖片。Oculii 的軟件還使用 ML機(jī)器學(xué)習(xí)/DL深度學(xué)習(xí)技術(shù)來調(diào)整發(fā)射信號(hào)參數(shù)以適應(yīng)特定的道路環(huán)境,號(hào)稱通過其算法可以最大100倍的性能提升。 另外傳統(tǒng)雷達(dá)的主角英飛凌也在發(fā)力,趕上。 將多發(fā)多收天線集成在一顆芯片,這個(gè)基本上又是一個(gè)芯片設(shè)計(jì)和創(chuàng)新的技術(shù)了,目前4D 毫米波雷達(dá)的創(chuàng)新新勢(shì)力就集中在此部分。

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  目前有Arbe的收發(fā)器具有 24TX/12RX 通道配置。它需要使用 Global Foundries 的新型 FDSOI CMOS 22FDX 技術(shù),該技術(shù)比某些采用 22 納米技術(shù)的 CPU 更復(fù)雜。Arbe 還制造了一個(gè)處理芯片,可以實(shí)時(shí)管理多達(dá) 48 個(gè) Rx 通道和 48 個(gè) Tx 通道,每秒生成 30 幀的全 4D 圖像,等效處理吞吐量為 3 Tb/sec。 另一個(gè)硅芯片神童,Vayyar 的 他有 72 個(gè)發(fā)射通道和 72 個(gè)接收通道,形成了 2000 多個(gè)虛擬通道。它是真正的成像雷達(dá),可生成高分辨率物體的 3D 圖像。當(dāng)這么多通道的時(shí)候,能耗成了他的限制。開發(fā)人員必須通過限制雷達(dá)的峰值輸出功率等方式,為這么多通道提供可接受的隔離水平。

  因此,Vayyar 專注于車載監(jiān)控應(yīng)用和短程雷達(dá)案例。 Uhnder,它的產(chǎn)品是一款 28 nm ,具有 12TX/16RX 通道收發(fā)器,在單片硅片上帶有 CPU、DSP、內(nèi)存和接口。這些數(shù)字不應(yīng)直接與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手進(jìn)行比較。Uhnder 使用自己的軟件來實(shí)現(xiàn)帶數(shù)字編碼調(diào)制 (DCM) 的相位調(diào)制連續(xù)波形 (PMCW),而不是更常見的頻率調(diào)制連續(xù)波形 (FMCW) 方法。它還有助于通過使用幾乎獨(dú)特的相位編碼探測(cè)信號(hào)來消除相互的雷達(dá)干擾。 Mobileye,背靠英特爾的芯片技術(shù),配備基于 48 x 48 發(fā)射和接收的 2,304 個(gè)虛擬通道,基于調(diào)頻連續(xù)波 (FMCW) 技術(shù)和多普勒式算法來實(shí)現(xiàn)感知。

  所以毫米波雷達(dá)也走上了類似于攝像頭和激光雷達(dá)那種智能AI卷參數(shù)的道路,4D毫米波卷通道數(shù)量,卷信號(hào)處理,卷算法以及處理單元能力,智能AI道路。但其實(shí)在智能AI的世界應(yīng)用里面,感知通道,信號(hào)處理,算法處理都是基于成本,能耗,物體體積的藝術(shù)應(yīng)用,需要平衡應(yīng)用,例如感知夠強(qiáng),但算法和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)跟不上也是浪費(fèi)。 所以作為開發(fā)和消費(fèi)者都沒必要去追求參數(shù)的強(qiáng)勁,還需要看療效。



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