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傳感器技術(shù)是實現(xiàn)自動駕駛的關(guān)鍵

時間:2025-06-09 15:18:08來源:21ic電子網(wǎng)

導語:?正如人類駕駛汽車依賴感官和認知反應(yīng),傳感器技術(shù)是實現(xiàn)自動駕駛的關(guān)鍵。在攝像頭、雷達和激光雷達中,雷達在交通安全領(lǐng)域應(yīng)用歷史悠久。最早用于保障交通安全的雷達專利技術(shù)之一 ——telemobiloscope(電動鏡),由德國發(fā)明家 Christian Hülsmeyer 發(fā)明,是一種船舶防撞工具。

  此后,雷達技術(shù)不斷發(fā)展,成為汽車功能安全的重要使能技術(shù),預計 2033 年汽車雷達市場規(guī)模將突破 180 億美元,助力工程師部署高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)?,F(xiàn)代汽車的諸多功能,如自動緊急制動系統(tǒng)、前方碰撞預警、盲點檢測、變道輔助、后方碰撞預警系統(tǒng)、自適應(yīng)巡航控制、自動跟車啟停等,都離不開雷達。

  多年來,提高雷達分辨率是工程師面臨的重要挑戰(zhàn),而近年來的創(chuàng)新技術(shù)使雷達在目標檢測方面能提供更精確信息。傳統(tǒng) 3D 汽車雷達傳感器利用無線射頻探測物體的距離、位置和多普勒效應(yīng)(速度)。為提升雷達在安全價值鏈中的作用,助力自動駕駛,業(yè)界不斷突破 3D 雷達的局限。2022 年以來,歐洲電信標準協(xié)會(ETSI)和美國聯(lián)邦通信委員會(FCC)制定頻譜法規(guī)和標準,歐美逐步淘汰 24GHz 超寬帶(UWB)雷達頻率,同時開放 76GHz 到 81GHz 的 5GHz 連續(xù)頻段,遠距離探測用 76GHz 頻段,短距離、高精度探測用 77 - 81GHz 頻段。更高頻率、更寬帶寬的先進汽車雷達系統(tǒng)可提升距離分辨率,例如,24GHz 雷達系統(tǒng)距離分辨率為 75cm,77GHz 雷達系統(tǒng)提高到 4cm,能更好地探測靠近目標。這推動了 4D 雷達的發(fā)展,4D 雷達在 3D 雷達數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,可提供物體垂直位置等更準確、詳細的 3D 空間信息。4D 成像雷達的出現(xiàn),讓自動駕駛汽車能以更高分辨率探測小物體,繪制更完整的 “全方位” 環(huán)境地圖,正確解釋垂直視角物體,避免誤判。

  人類駕駛員在復雜交通環(huán)境中需綜合視覺、聽覺及經(jīng)驗等信息,自動駕駛汽車則依靠雷達傳感器、攝像頭、激光雷達和車聯(lián)網(wǎng)(V2X)系統(tǒng)等提供準確數(shù)據(jù)來感知交通環(huán)境。各數(shù)據(jù)流與 ADAS 或自動駕駛算法通信,幫助汽車感知物體相對位置與速度,控制算法觸發(fā)被動或主動反應(yīng)。

  目前,汽車制造商和雷達模塊提供商通過軟件和硬件測試雷達模塊功能。硬件測試主要有兩種方法:一是使用角反射器,代表靜態(tài)目標,但改變場景時需移動反射器;二是使用雷達目標模擬器(RTS),可電子仿真雷達目標,模擬靜態(tài)和動態(tài)目標及相關(guān)參數(shù)。不過,在復雜場景且目標數(shù)量超 32 個時,基于 RTS 的功能測試存在缺點,也無法鑒定 4D 和成像雷達探測擴展目標(由點云表示的物體)的能力,無法還原現(xiàn)實世界的復雜性。

  機器學習助力開發(fā)人員訓練 ADAS 算法,更好地解釋雷達等傳感器系統(tǒng)的數(shù)據(jù)并分類?;?“you only look once”(YOLO)的雷達目標檢測方法,能同時精確探測和分割多個物體。在自動駕駛系統(tǒng)進行道路測試前,嚴格測試物理雷達傳感器和 ADAS 算法至關(guān)重要。汽車制造商采用雷達場景仿真技術(shù),將真實道路場景 “搬” 進實驗室,進行 360 度全方位仿真測試。新的雷達場景仿真技術(shù)利用光線追蹤和點云技術(shù),從高度逼真的交通仿真場景中提取數(shù)據(jù),更好地檢測和區(qū)分物體。通過新型毫米波(mmwave)空中下載(OTA)技術(shù),雷達場景仿真器可生成多個不同距離和速度的靜態(tài)和動態(tài)目標,為雷達傳感器測試提供更真實場景。在雷達場景仿真中,傳感器和算法可快速進行多次設(shè)計迭代,修復錯誤和微調(diào)設(shè)計,對上路前的駕駛測試幫助很大,還能助力汽車制造商開發(fā)變量處理應(yīng)用,如驗證保險杠設(shè)計等對雷達功能的影響。自動駕駛平臺提供商和雷達系統(tǒng)制造商可通過可重復和可定制的場景,增強車輛對不同真實交通場景的感知能力,為自動駕駛算法提供大量數(shù)據(jù)用于機器學習。高速數(shù)字信號處理(DSP)在微調(diào)雷達檢測結(jié)果時也起著關(guān)鍵作用,能采集行人等目標的多種信息,訓練雷達算法識別目標。

  從芯片設(shè)計到制造再到雷達模塊測試,汽車雷達設(shè)計、開發(fā)和制造的每個環(huán)節(jié)都需嚴格測試。毫米波頻段用于汽車雷達應(yīng)用面臨諸多挑戰(zhàn),但也推動著雷達技術(shù)不斷創(chuàng)新發(fā)展,向超級傳感器演化。未來,隨著技術(shù)的持續(xù)進步,汽車雷達有望具備更強大的功能,如更精準的目標識別、更智能的決策輔助等,與其他傳感器深度融合,為自動駕駛帶來更高的安全性和可靠性,在智能交通領(lǐng)域發(fā)揮更大作用,打開無限想象力。

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