從ADAS到驅(qū)動器更換——實際雷達性能是否足夠好?
發(fā)布時間:2020-07-17 來源:Chris Jacobs,ADI 自動交通和汽車安全副總裁 責任編輯:wenwei
【導(dǎo)讀】1904年,雷達首次被Christian Huelsmeyer用于探測船只,已有一個多世紀的歷史。常見的應(yīng)用是軍事雷達、民用航空交通管制,當然,還有針對私家車輛的測速點。但是現(xiàn)在存在一種誤解,認為這項技術(shù)已經(jīng)成熟,該領(lǐng)域幾乎沒有什么發(fā)展。成像雷達和協(xié)同雷達都在進行著顛覆性的新創(chuàng)新。ADI公司(ADI)如何在汽車領(lǐng)域應(yīng)用中實現(xiàn)雷達并引入獨特的軟件和算法正是其特殊之處。
祖母時代的技術(shù)已成往事
1904年,雷達首次被Christian Huelsmeyer用于探測船只,已有一個多世紀的歷史。常見的應(yīng)用是軍事雷達、民用航空交通管制,當然,還有針對私家車輛的測速點。但是現(xiàn)在存在一種誤解,認為這項技術(shù)已經(jīng)成熟,該領(lǐng)域幾乎沒有什么發(fā)展。成像雷達和協(xié)同雷達都在進行著顛覆性的新創(chuàng)新。ADI公司(ADI)如何在汽車領(lǐng)域應(yīng)用中實現(xiàn)雷達并引入獨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)換器在汽車雷達供應(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。”
為了保護駕駛員、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。”
雷達的挑戰(zhàn)
轉(zhuǎn)讓和采用軍事和航空航天的高成本、高性能雷達技術(shù),并將其安裝在汽車上,在技術(shù)、美學和經(jīng)濟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。雷達不僅必須能夠進行物體檢測,還必須能夠進行物體分類。這就要求雷達圖像的分辨率比目前先進系統(tǒng)的分辨率更高。
這些都是ADI致力于實現(xiàn)的目標,以推進技術(shù)發(fā)展,確保安全,并將經(jīng)濟高效的汽車雷達帶給消費者。
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。
● 增加低反射率目標發(fā)出的反射點數(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)濟學
● 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。
● 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)。雷達將不再是一個選項,而是標準。因此,關(guān)鍵是要不斷地將系統(tǒng)成本降低到一個消費者和OEM都可以接受的價格點,同時仍然保持這些具有挑戰(zhàn)性的ADAS應(yīng)用所需的性能。
如今的汽車雷達裝置比手機還小,能探測您前方、后方或側(cè)方的盲點位置是否存在大型障礙。但這還不夠。
成像雷達
成像雷達的概念和實現(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。“只是投入更多昂貴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,來改進雷達并應(yīng)對其現(xiàn)代挑戰(zhàn)。如今的汽車采用的雷達分辨率都不高,只能看到一團東西。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,但無法確認該物體是什么。在硬件檢測技術(shù)和軟件算法進步的推動下,雷達的分辨率提高,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)汽車雷達在大視場范圍內(nèi)提供大約10°到20°的水平角度分辨率。
圖1.低分辨率雷達和隱藏物體?,F(xiàn)有的非成像雷達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.高分辨率成像雷達可以顯示隱藏物體。
成像雷達的角度分辨率為1°至2°,是非成像雷達分辨率的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,將是未來雷達的基礎(chǔ)。
下一步:協(xié)同雷達與通信需求
Mike Keaveney說道:“利用現(xiàn)有車載雷達傳感器硬件的協(xié)同雷達是未來汽車領(lǐng)域的發(fā)展方向。協(xié)同雷達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。一旦實現(xiàn)了協(xié)同雷達的經(jīng)濟性,就能夠享受諸多優(yōu)勢。”
協(xié)同雷達可提供成像雷達性能,而不會顯著增加車內(nèi)個別現(xiàn)有雷達系統(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.初級雷達的窄孔徑。
初級雷達現(xiàn)在常用于汽車。
來自每個發(fā)射源的雷達信號反射到一個物體上,然后傳回到原點。孔徑,或者說初級雷達的性能,是以英寸為單位的雷達發(fā)射器本身的寬度。
協(xié)同雷達/SuperRADAR較大的孔徑
SuperRADAR是ADI通過多個具有重疊視場的雷達波束實現(xiàn)相干性算法的方法。
基于SuperRADAR的協(xié)同雷達使用低速鏈路在雷達源之間進行粗略定時。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向另一個雷達發(fā)送數(shù)據(jù),并在邊緣傳感器上進行處理,后面這種方法更經(jīng)濟。
Chris Jacobs表示:“傳統(tǒng)協(xié)同雷達系統(tǒng)不容易實現(xiàn),因為需要在雷達之間運行高頻鏈路。實現(xiàn)這種相干性的硬件開銷和成本非常高。”
對于汽車雷達來說,提高協(xié)同雷達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方法允許雷達系統(tǒng)產(chǎn)生多個非相干圖像的相干疊加。”
協(xié)同雷達
圖4.協(xié)同雷達較大的孔徑。
協(xié)同雷達的工作原理是什么?來自每個源的信號反射到一個物體上,被兩個雷達接收器捕獲。因此,同一目標有2個外觀(或兩個不同的視圖),并且目標上的時間為2倍,而初級雷達只有一個外觀,時間也只有1倍。此外,由于兩個雷達協(xié)同工作,雷達孔徑(與性能成正比)是汽車前部的尺寸,兩個角雷達之間的距離(大約4英尺),與初級雷達的英寸完全不同。
這種方法允許實現(xiàn)經(jīng)濟高效的傳感器設(shè)計,可將傳感器放在車輛周圍的多個點上,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:目標上的時間為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的兩倍。可能會需要額外的處理能力,但是汽車級DSP/MCU的路線圖足以滿足這些處理需求。”
SuperRADAR實際上就是雷達融合。我們將融合兩個獨立的雷達視圖,因此得到的分辨率比單獨完成的更好。Jacobs表示:“融合將成為未來實施ADAS的標準方式。”
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器學習算法仍然需要大約300 ms來進行橫向移動檢測。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,遠遠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動。
使用當今常見的成像雷達技術(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動。
兩個雷達協(xié)同工作,可以進行三角測量,從而捕捉運動中的物體,因為兩個雷達源都是偏置的。只需要先用雷達波束1從位置1映射這個人,然后在30 ms后用雷達波束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)。現(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在消費電子、通信、工業(yè)和汽車部門擔任過多個設(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擁有克拉克森大學計算機工程學士學位、東北大學電氣工程碩士學位和波士頓大學工商管理碩士學位。聯(lián)系方式:chris.jacobs@analog.com。
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