自動(dòng)駕駛,應(yīng)該說(shuō)是“輔助駕駛”汽車(chē),面對(duì)一些龐然大物視而不見(jiàn)的案例屢見(jiàn)不鮮。12月12日晚,一輛特斯拉Model S突然失控,在北京一小區(qū)內(nèi)以80km/h速度鉆入居民樓。大貨車(chē)、建筑物……未來(lái),我們拿什么保證自動(dòng)駕駛的安全?
龐大物體反而是“高級(jí)輔助駕駛”的克星
誰(shuí)可能成為救星?
10月,特斯拉軟件黑客“green”爆料,在特斯拉軟件更新中發(fā)現(xiàn)了新功能提示——一個(gè)名為“Phoenix”的新雷達(dá)選項(xiàng),Phoenix是Arbe雷達(dá)的名稱。這與馬斯克最近的言論不無(wú)關(guān)系:
現(xiàn)在的圖像識(shí)別依然來(lái)源于孤立的圖片,實(shí)際上這些圖片在時(shí)間上有很大關(guān)聯(lián)性。那么,過(guò)渡到4D,在3D空間里加入了時(shí)間維度,就會(huì)像視頻一樣。這種架構(gòu)才是完全自動(dòng)駕駛所真正需要的。
馬斯克的話得到了進(jìn)一步印證,消息人士稱,特斯拉正準(zhǔn)備更新Model 3,新的傳感器將是更新的一部分。此前,Arbe CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人Kobi Marenko就曾信心滿滿地告訴業(yè)界:“超高分辨率的4D成像雷達(dá)有望讓雷達(dá)從輔助配件升級(jí)為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的關(guān)鍵方案,從冗余升級(jí)為自動(dòng)駕駛核心?!?/p>
Phoenix是Arbe的雷達(dá)芯片組解決方案,通過(guò)4D超高分辨率實(shí)時(shí)成像來(lái)識(shí)別、評(píng)估和應(yīng)對(duì)從普通到特殊的挑戰(zhàn)場(chǎng)景,服務(wù)于現(xiàn)實(shí)世界的駕駛需求。無(wú)論速度、海拔、距離、大小或周?chē)鞖夂驼彰鳁l件如何,Phoenix都能區(qū)分真正的威脅和錯(cuò)誤警報(bào),以確保駕駛者、行人和其他易受傷害的道路使用者的安全。
馬斯克:正合我意
因?yàn)榍兄幸Γ琈arenko的話?cǎi)R斯克愛(ài)聽(tīng):
Marenko表示:“在經(jīng)歷了多起車(chē)禍的艱難歲月后,自動(dòng)駕駛正面臨著合理的擔(dān)憂。圍繞這些悲劇事件展開(kāi)的討論不僅集中在人工智能(AI)道德,而且也集中在其背后的技術(shù)是否已經(jīng)準(zhǔn)備好?!?/p>
他說(shuō):“今天的傳感器還不夠成熟,不足以支持明天的自動(dòng)駕駛。不過(guò),4D成像雷達(dá)可以實(shí)現(xiàn)所需的安全級(jí)別?!?/p>
歸納起來(lái),4D成像雷達(dá)具有以下優(yōu)勢(shì):
實(shí)時(shí)障礙檢測(cè):
在所有天氣和照明條件下,以廣闊視野提供高度詳細(xì)的環(huán)境圖像,實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)各種障礙,可以確定它們是否在移動(dòng),朝哪個(gè)方向移動(dòng),并向車(chē)輛提供實(shí)時(shí)的態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)和警報(bào)。
遠(yuǎn)距離探測(cè):
實(shí)現(xiàn)所有傳感器中最遠(yuǎn)距離的探測(cè),最有可能成為第一個(gè)發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)的設(shè)備。然后,它可以將攝像頭和LiDAR引導(dǎo)到感興趣區(qū)域,大大提高安全性能。
路徑規(guī)劃:
提供真正的路徑規(guī)劃,因?yàn)樗梢栽诔^(guò)300米范圍內(nèi)創(chuàng)建道路的詳細(xì)圖像,并捕捉汽車(chē)周?chē)矬w的大小、位置和速度數(shù)據(jù)。
物體高度分離:
識(shí)別出汽車(chē)正前方對(duì)著的物體是否(如橋梁)靜止,是否必須停下來(lái)或者可以安全行駛過(guò)去。
降低處理和服務(wù)器需求:
由于只將攝像頭和LiDAR對(duì)準(zhǔn)感興趣區(qū)域,利用高質(zhì)量的雷達(dá)后處理將解決當(dāng)前原型的主要問(wèn)題——功耗。
大幅降低生產(chǎn)成本:
即使在L3以上,也無(wú)需為每輛車(chē)配備一個(gè)以上的LiDAR單元。自動(dòng)駕駛傳感器套件的量產(chǎn)成本應(yīng)低于1000美元,而如今一些車(chē)輛使用的部件和系統(tǒng)成本是這個(gè)價(jià)格的100倍。
那么,它與目前公路上的雷達(dá)有何不同呢?聽(tīng)Marenko細(xì)細(xì)道來(lái)。
如今,雷達(dá)在自適應(yīng)巡航控制、盲點(diǎn)檢測(cè)和自動(dòng)緊急制動(dòng)等安全系統(tǒng)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。但目前市場(chǎng)上的雷達(dá)技術(shù)必須在有限視場(chǎng)的中等分辨率和寬視場(chǎng)的低分辨率之間進(jìn)行取舍。
要實(shí)現(xiàn)L4和L5車(chē)輛,主機(jī)廠必須進(jìn)入下一級(jí)傳感技術(shù),使用高分辨率成像雷達(dá),在1度方位角和2度仰角下,以高分辨率在100度廣角范圍內(nèi)感知環(huán)境。
在Marenko看來(lái),在自動(dòng)駕駛傳感器套件中當(dāng)然需要光學(xué)傳感器,如攝像頭和LiDAR。然而,4D成像雷達(dá)解決了以下問(wèn)題,使車(chē)輛能夠達(dá)到要求的安全性能:
全天候下最高的可靠性,包括霧、大雨、漆黑的夜晚和空氣污染
根據(jù)汽車(chē)行業(yè)要求,探測(cè)最遠(yuǎn)超過(guò)300米的障礙物
測(cè)量每幀的多普勒(徑向速度)
脫離PoC(驗(yàn)證性測(cè)試)階段進(jìn)入量產(chǎn)
System Plus Consulting的拆解結(jié)果顯示,特斯拉目前使用的是大陸集團(tuán)的2D雷達(dá)。VSI Labs創(chuàng)始人兼總裁Phil Magney說(shuō):“為了獲得更大射程,特斯拉已從大陸轉(zhuǎn)向博世。但兩種都是2D雷達(dá),都有局限性?!彼f(shuō):“在我看來(lái),特斯拉未來(lái)轉(zhuǎn)向成像雷達(dá)將是精明之舉。”
汽車(chē)?yán)走_(dá)技術(shù)的迭代
汽車(chē)?yán)走_(dá)使用的半導(dǎo)體技術(shù)經(jīng)過(guò)幾代迭代,還在發(fā)展。
第一代產(chǎn)品采用GaAs,最初是安裝在電路板上的裸片。下一代是在SiGe,片上集成功能更多,載流子的移動(dòng)性很高,即使在大光刻節(jié)點(diǎn)(如130nm),也可用于高頻雷達(dá)。之后有了先進(jìn)封裝,使技術(shù)從CoB(板上芯片封裝)發(fā)展到FOWLP(扇出型晶圓級(jí)封裝)。
當(dāng)前,許多公司在開(kāi)發(fā)硅CMOS和SOI技術(shù),使用40nm技術(shù)節(jié)點(diǎn),也有將其降低到28nm以下。較短信道在低載流子移動(dòng)性情況下也可支持高頻率。小節(jié)點(diǎn)加上CMOS技術(shù),可以在芯片內(nèi)實(shí)現(xiàn)更高的功能集成。目前,最新一代雷達(dá)芯片不僅集成了收發(fā)器和Chirp,還集成了微控制器和數(shù)字信號(hào)處理(DSP)單元。轉(zhuǎn)向硅技術(shù)也將更好地維持降低成本路線,更適合量產(chǎn)。
半導(dǎo)體技術(shù)在汽車(chē)?yán)走_(dá)中的發(fā)展
隨著封裝的進(jìn)步,出現(xiàn)了各種形式的晶圓級(jí)產(chǎn)品。電路板還進(jìn)化為由特殊低插入損耗材料(如陶瓷填充聚四氟乙烯或類(lèi)似材料)組成的頂部RF層混合。在小型天線陣列足以滿足要求的情況下,開(kāi)始采用封裝天線(AiP)設(shè)計(jì),有些已被證明適合短程汽車(chē)應(yīng)用。
傳統(tǒng)雷達(dá)具有二維空間測(cè)量能力,2D雷達(dá)利用一個(gè)專(zhuān)用旋轉(zhuǎn)天線監(jiān)聽(tīng)回波信號(hào),以獲得兩個(gè)坐標(biāo)并確定目標(biāo)位置。之后3D雷達(dá)出現(xiàn),會(huì)像2D雷達(dá)一樣旋轉(zhuǎn),但每次掃描旋轉(zhuǎn)后,天線仰角會(huì)改變,以備下次探測(cè)。通過(guò)這種方式,3D雷達(dá)可以探測(cè)三個(gè)維度:方位角、仰角和速度。
4D成像雷達(dá)新在哪里?
目前,自動(dòng)駕駛行業(yè)仍處于概念驗(yàn)證階段,其依賴的傳感器無(wú)法100%達(dá)到要求。而高分辨率成像雷達(dá)似乎是唯一能夠達(dá)到要求的傳感器。
從原理上看,4D成像雷達(dá)與傳統(tǒng)雷達(dá)和LiDAR有很大不同。從物理學(xué)角度看,時(shí)間是第四維度,當(dāng)應(yīng)用于雷達(dá)時(shí),它將成為多普勒頻率,顯示一個(gè)物體是朝著自己移動(dòng)還是向遠(yuǎn)處移動(dòng)。
4D雷達(dá)是將測(cè)量的第四維數(shù)據(jù)整合到3D雷達(dá)中,以更好地了解和繪制環(huán)境地圖。即使具體技術(shù)并不新穎,但它的整合也具有新意。
Magney這樣解釋?zhuān)骸拔艺J(rèn)為時(shí)間是第四維空間,因?yàn)闀r(shí)間元素是從多普勒得到的。成像雷達(dá)本質(zhì)上創(chuàng)造了一個(gè)陣列,因此測(cè)量密度急劇增加。傳統(tǒng)2D雷達(dá)比較粗糙,每個(gè)物體只產(chǎn)生一個(gè)點(diǎn)。但是,成像雷達(dá)可以提供許多點(diǎn),產(chǎn)生的是垂直分辨率,可更好地了解被跟蹤的是什么。”
換句話說(shuō),時(shí)間因素一直是雷達(dá)功能的關(guān)鍵。當(dāng)被問(wèn)及同樣的問(wèn)題時(shí), Lehmann指出,4D成像傳感器的第四個(gè)要素是“橫向分辨率”。他說(shuō):“4D成像雷達(dá)不僅能識(shí)別水平平面,還能識(shí)別垂直平面,例如,汽車(chē)可以決定是在物體的‘下面’還是‘上面’通過(guò)?!?/p>
他繼續(xù)說(shuō):“想象一下,一輛汽車(chē)在高速公路上以每小時(shí)80公里的速度行駛,而一輛摩托車(chē)(低反射率小物體)正以每小時(shí)200公里的速度從后面駛來(lái)。與攝像頭和LiDAR不同,4D雷達(dá)可以發(fā)現(xiàn)最初相距很遠(yuǎn)的摩托車(chē),并識(shí)別出這兩個(gè)物體在以不同的速度移動(dòng)?!?/p>
隨著高分辨率成像雷達(dá)的出現(xiàn),包括許多雷達(dá)供應(yīng)商都迫切希望將雷達(dá)提升為唯一能夠在惡劣天氣和光照條件下工作的高速傳感器。
4D技術(shù)蠶食LiDAR市場(chǎng)
也許,在自動(dòng)駕駛早期嘗試中,馬斯克就做出了一個(gè)明確的決定,采用攝像頭并輔以雷達(dá)計(jì)算機(jī)視覺(jué)。
現(xiàn)在,有了產(chǎn)生點(diǎn)云的成像雷達(dá),盡管其分辨率比LiDAR低,但它比傳統(tǒng)雷達(dá)有了很大改進(jìn)。在Magney看來(lái),LiDAR現(xiàn)在比雷達(dá)更具優(yōu)勢(shì),隨著新雷達(dá)的出現(xiàn),這種差距可能正在縮小?!癓iDAR的關(guān)鍵應(yīng)用之一是能夠根據(jù)基本地圖進(jìn)行相對(duì)定位。這對(duì)自動(dòng)駕駛出租車(chē)和穿梭巴士至關(guān)重要,因此LiDAR是這項(xiàng)任務(wù)的首選。即使4D雷達(dá)出現(xiàn),LiDAR也不會(huì)消失?!?/p>
從技術(shù)趨勢(shì)看,雷達(dá)的點(diǎn)云正變得越來(lái)越密集,出現(xiàn)了各種方法,以使雷達(dá)能夠在所有天氣和光照條件下探測(cè)、分類(lèi)和跟蹤3D空間中的許多物體。隨著更大的人工或半自動(dòng)標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的出現(xiàn)以及融合技術(shù)的發(fā)展,這些努力有望得到顯著改善。
的確,雷達(dá)技術(shù)的能力在迅速擴(kuò)大。首先,天線陣列越來(lái)越大。一些初創(chuàng)公司已經(jīng)設(shè)計(jì)并演示了支持6500個(gè)虛擬通道的雷達(dá)芯片。這種雷達(dá)可以達(dá)到1deg(仰角單位)方位和2deg仰角分辨率。這一趨勢(shì)將使每幀獲得豐富的4D數(shù)據(jù)點(diǎn),提供關(guān)于速度、距離、方位角和仰角的精確信息。因此,這類(lèi)雷達(dá)將蠶食目前由LiDAR占領(lǐng)的領(lǐng)域,盡管后者可能保留角分辨率和潛在的目標(biāo)分類(lèi)優(yōu)勢(shì)。
密集的高分辨率點(diǎn)云將使基于雷達(dá)數(shù)據(jù)的目標(biāo)檢測(cè)、分類(lèi)和跟蹤成為可能。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),人們正在開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)技術(shù)。一個(gè)主要挑戰(zhàn)是缺乏廣泛的標(biāo)記訓(xùn)練雷達(dá)數(shù)據(jù)。手工貼標(biāo)簽的過(guò)程需要專(zhuān)家的投入,因此成本高、耗時(shí)長(zhǎng)。現(xiàn)在,雖然一些公司部署了攝像頭、LiDAR及其他數(shù)據(jù)同步的雷達(dá)數(shù)據(jù)采集車(chē)隊(duì),并且正在開(kāi)發(fā)半自動(dòng)標(biāo)簽技術(shù),但這種技術(shù)仍依賴于攝像頭、LiDAR和雷達(dá)之間的后期數(shù)據(jù)融合。這些努力和技術(shù)將加速訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的開(kāi)發(fā)。
應(yīng)用雷聲大雨點(diǎn)???
在向更高自動(dòng)化水平過(guò)渡的整個(gè)過(guò)程中,主機(jī)廠應(yīng)該能夠使用單一平臺(tái)來(lái)重用軟件和硬件,以便解決不同品牌和車(chē)型問(wèn)題。只有高度集成的打包解決方案才有助于向4D成像雷達(dá)的過(guò)渡。
研發(fā)4D成像雷達(dá)的初創(chuàng)公司和廠商并不多,梳理一下即可看出這一技術(shù)的脈絡(luò)和走向。
為了推進(jìn)以安全為核心目標(biāo)的L3、L4和L5車(chē)輛,NXP發(fā)布了一系列新的雷達(dá)傳感技術(shù)。
NXP的第二代77GHz射頻CMOS雷達(dá)收發(fā)器系列TEF82xx是業(yè)界第一款采用40nm RFCMOS的汽車(chē)級(jí)雷達(dá)收發(fā)器。
與第一代相比,新產(chǎn)品的RF性能提高了一倍,輸出功率為13.5dBm,噪聲系數(shù)為11.5dB。該器件還可以在給定目標(biāo)周?chē)鷮⑾辔辉肼暯档退谋丁?/p>
Arbe芯片組特斯拉最?lèi)?ài)
為特斯拉提供新型4D傳感器技術(shù)的是初創(chuàng)公司Arbe Robotics,其4D成像雷達(dá)芯片組獲得了2020愛(ài)迪生獎(jiǎng)。
首席執(zhí)行官Kobi Marenko表示,這種雷達(dá)芯片組提供的物理分辨率是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手使用的合成或統(tǒng)計(jì)分辨率增強(qiáng)方法的2到10倍。
另外,雷達(dá)芯片組提供48個(gè)接收通道和48個(gè)傳輸通道的實(shí)時(shí)管理,在保持每秒3兆比特的等效處理吞吐量的同時(shí),可生成30幀/秒的完整4D圖像。
RFISee相控陣技術(shù)高大上
由于相控陣是一項(xiàng)昂貴的技術(shù),其在汽車(chē)工業(yè)中的采用一直是一個(gè)令人擔(dān)憂的問(wèn)題,這就是為什么這種雷達(dá)最初僅限于F-35戰(zhàn)斗機(jī)等先進(jìn)軍事系統(tǒng)。
9月,RFISee發(fā)布業(yè)界首款相控陣4D成像片上雷達(dá),它是一種高分辨率、低成本的雷達(dá)傳感器,可以生成汽車(chē)周?chē)矬w的實(shí)時(shí)3D位置和速度地圖。
利用RFISee的雷達(dá)片上解決方案,接收器可確保大幅改善雷達(dá)圖像、實(shí)現(xiàn)更好的信噪比,以及更大的車(chē)輛和行人等障礙物探測(cè)范圍。
Xilinx和大陸集團(tuán)量產(chǎn)就緒
也是9月,Xilinx和大陸集團(tuán)宣布推出汽車(chē)行業(yè)首款“量產(chǎn)就緒”4D成像雷達(dá),在業(yè)界引發(fā)震動(dòng)。
Xilinx將通過(guò)Zynq? UltraScale+? MPSoC平臺(tái)支持大陸集團(tuán)開(kāi)發(fā)新款高級(jí)雷達(dá)傳感器ARS540,聯(lián)手打造汽車(chē)行業(yè)首款量產(chǎn)版4D成像傳感器。
雙方的合作將有助于搭載ARS540的新車(chē)型實(shí)現(xiàn)SAE J3016 L2功能,為邁向L5自動(dòng)駕駛系統(tǒng)鋪平道路。
寫(xiě)在最后
自動(dòng)駕駛的發(fā)展已經(jīng)來(lái)到一個(gè)十字路口。基于一些擔(dān)憂,先進(jìn)移動(dòng)出行行業(yè)需要重新審視4D成像雷達(dá)作為自動(dòng)駕駛傳感器套件中不可或缺元素的作用,為自動(dòng)駕駛汽車(chē)提供更靈敏的耳朵和眼睛,從而形成一個(gè)更安全的汽車(chē)大眾市場(chǎng)。
責(zé)任編輯:tzh
-
芯片
+關(guān)注
關(guān)注
456文章
50919瀏覽量
424578 -
半導(dǎo)體
+關(guān)注
關(guān)注
334文章
27479瀏覽量
219654 -
4D
+關(guān)注
關(guān)注
0文章
61瀏覽量
11594 -
自動(dòng)駕駛
+關(guān)注
關(guān)注
784文章
13848瀏覽量
166579
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
相關(guān)推薦
評(píng)論