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成本远低于激光雷达,高阶自动驾驶的新帮手来了?

2022-03-05
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“近期,自动驾驶整体解决方案供应商上海几何伙伴智能驾驶有限公司宣布完成新一轮战略融资,而这家企业从成立之初就选择以4D成像毫米波雷达为主传感器,结合其他感知系统开发L2~L4级别自动驾驶解决方案。

近期,自动驾驶整体解决方案供应商上海几何伙伴智能驾驶有限公司宣布完成新一轮战略融资,而这家企业从成立之初就选择以4D成像毫米波雷达为主传感器,结合其他感知系统开发L2~L4级别自动驾驶解决方案。

  

事实上,瞄准4D成像毫米波雷达的远不止这一家企业。2022年国际消费类电子产品展览会(CES)上,一众芯片企业如恩智浦、TI、Mobileye均推出或更新了自家成像雷达方案,毫米波雷达系统厂商Arbe、Zadar Labs等也纷纷带来各自的成像雷达产品。国内厂商方面,如大陆集团、安波福、华为等科技公司也纷纷推出4D毫米波雷达品类,一众新兴玩家如傲酷、苏州毫米波、安智杰等也相继在该领域着手布局。

  

4D成像毫米波雷达为何能成为自动驾驶行业“新宠”?相比此前的感知雷达,它又有哪些优势?

  

补足传统毫米波雷达性能短板

  

4D成像毫米波雷达可以看作此前毫米波雷达的升级版。

  

据了解,传统毫米波雷达通过发射锥状电磁波波束并检测回波,以此判断汽车车身与其他物体的相对距离、速度、角度及方位,再交由中央处理单元决策。

  

在探测范围上,传统毫米波雷达仅可探测距离、方位以及速度三个维度。由于缺乏测量高度的能力、角度分辨率低、点云稀疏,且忽略静态物体,传统毫米波雷达在L3级以下的自动驾驶辅助系统中尚可,但面向更高阶的自动驾驶则显得力不从心。  

  

而4D成像毫米波雷达在原有距离、方位、速度的基础上,增加了对目标高度这一维度的数据解析,能够实现距“3D+速度”四个维度的信息感知,可有效地解析目标的轮廓、类别、行为,刻画更为真实的环境图像。依靠测高能力以及点云图像,4D成像毫米波雷达可初步判定静止物体与车辆的位置关系,避免因简单过滤静止信号而造成的安全隐患。

  

不仅如此,4D成像毫米波雷达价格在100~150美元之间,中短期内量产成本远低于激光雷达。“激光雷达的成本要想从几千元降到几百元,至少需要5年,所以4D成像毫米波雷达,在某种程度上是可以取代低线束激光雷达的。”傲酷雷达亚太区总裁郄建军表示。

  

有观点认为,综合性能与成本,4D成像毫米波雷达会在L3级自动驾驶、无人自主泊车等场景下,迅速占据重要位置,因为这些场景往往追求极致性价比,不能规模采用激光雷达,但又需要有激光雷达的部分优势功能如静止目标检测等,而这些正是4D成像毫米波雷达的优势。

  

中金公司认为,4D成像雷达全方位提升毫米波雷达性能,有望使毫米波雷达成为ADAS系统中的核心传感器之一,是毫米波雷达未来发展的重要方向。预计至2025年中国车载4D成像雷达市场规模在悲观、中性、乐观情况下有望分别达到1.9亿美元、3.6亿美元和5.4亿美元,2022年~2025年的年复合增长率或将为34%、64%和88%。

  

规模化投产仍待时日

  

尽管4D成像毫米波雷达的综合性价比较高,但目前尚未有一款能够真正规模落地的产品。

  

“4D成像毫米波雷达作为车规级安全件,开发周期非常长,要有足够的时间来完成系统设计、测试验证等环节。通常来讲,开发一款雷达要用5年的时间,如果走定制芯片的路线,可能会需要更多时间。”楚航科技首席技术官张我弓表示。

  

同时,当前业内并没有针对4D成像毫米波雷达的测试设备,换言之行业生态链尚未成熟。厂商们多利用传统毫米波雷达测试设备验证4D成像毫米波雷达产品性能。但传统测试设备分辨率较低,无法验证4D成像毫米波雷达的分辨率是否达到了1度或1度以下,而这对于雷达能否分辨距离较近的车、人等物体至关重要。

  

“我们只能靠上路,用真值系统,用激光雷达去做比对。但这样的话,如果产品的一些基础性能出了问题,比如天线设计,我们根本没有办法在实验室里检测出来,做不了前端测试,无法形成一个完整的研发闭环。”楚航科技首席执行官楚詠焱预测,4D成像毫米波雷达要想形成标准化、可规模量产的产品,预计还需要3~5年。

  

此外,技术层面,在复杂的电磁环境中,毫米波雷达接受到的噪声等干扰较大,在追求精度的4D成像雷达中,如何处理杂点和可能存在的虚报预警噪点也是4D成像雷达应用的难点。而随着应用毫米波雷达的车不断增多,毫米波雷达间的相互干扰也会增加,抗干扰也将是后续4D成像雷达必须面对的问题。

  

“今年我们看到几家主机厂都准备上车4D成像毫米波雷达,这就跟几年前的激光雷达一样,一旦有领军企业大规模应用,后边的企业就会迅速跟进。”郄建军表示。

  

不过也有业内人士认为,4D毫米波雷达只是包括光学传感器在内的汽车自动驾驶传感器系统的一部分,未来或将配合激光雷达和摄像头,以较低的成本促成行驶安全,助力自动驾驶技术实现商业化落地。

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