4D毫米波雷達
關注創建者：匿名 創建時間：2021-12-09
4D毫米波雷達的實例教程
當前，毫米波雷達由于不具備測高的能力，很難判斷前方靜止物體是在地面還是在空中。當遇到井蓋、減速帶、立交橋、交通標識牌等地面、空中物體時，無法準確測得物體的高度數據。如果將這樣的數據交給汽車，汽車就會出現頻繁剎車的問題。4D成像毫米波雷達的出現，將彌補這一缺陷。4D成像毫米波雷達在原有的距離、速度、方向的數據基礎上，增加了對目標的高度分析，將第4個維度整合到傳統毫米波雷達中，以更好地了解和繪制環境地圖，使得測到的交通數據更為精準。
產品介紹
經緯恒潤自研的兩款4D成像毫米波雷達，4D成像前雷達具備48發48收通道，4D成像角雷達具備24發12收通道。兩款產品在方位角和俯仰角具有高分辨能力，能夠區分、追蹤、識別數百個目標。對于小汽車目標，能夠探測到350m以上，遠距離探測的同時依然能夠保持寬闊的視野范圍，識別大范圍的高清細節圖像。48發48收共2304個虛擬通道，24發12收共288個虛擬通道，兩款產品均可以形成豐富的點云信息，甚至對目標進行輪廓的點云成像，因此可以稱之為真正意義上的成像雷達。
產品特點
· 支持100°×30°的超大視場角，涵蓋多個車道以及周圍環境信息
· 支持350m以上的道路目標探測，支持前前車檢測，更好的保證駕駛安全
· 高分辨率和高動態范圍提供了區分各種物體的能力，如卡車旁邊的摩托車、護欄旁邊的行人
未來規劃及展望
目前，隨著智能駕駛技術的不斷迭代，4D成像毫米波雷達作為一款性能優秀的傳感器，已逐漸被行業所了解和接受，并期待其上車后對智能駕駛系統產生質的提升。
展開 image_process=/format,webp" data-initial-src="https://img.jishulink.com/202401/attachment/73b77de2a1cd44619e7c5e2007240a9f.jpg">
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</div><p> 經緯恒潤自主研發的4D成像毫米波雷達LRR610，具備48發48收通道，在方位和俯仰向均具有高分辨能力，可以形成豐富的點云信息，甚至可以對目標進行輪廓的點云成像，能夠區分、追蹤、識別數百個目標。因此，可以稱之為真正意義上的成像雷達。</p><div contenteditable="false" width="100%">
<figure class="figure-image" data-img="https://img.jishulink.com/202401/attachment/2d271024eb3f49b9afdad9a1c67ce08b.jpg" style="text-align: center">
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展開 4D毫米波成像雷達目標分類研究
例如比較常見的由于毫米波雷達散射特性導致的鏡像/多徑鬼影，橫穿的虛假目標，目標物角度估計錯誤，以及目標物漏報。
宏景智駕通過與攝像頭的經典目標物后融合策略可以很大程度的規避上述問題給各項功能帶來的影響。在AEB CNCAP的驗證中，宏景智駕就拿到了96分，5星+的評價，也就是說在保證行車安全的同時，也帶來更佳的駕乘體驗。宏景智駕的毫米波雷達+視覺的行泊一體方案目前已經在上汽、江淮等多款車型實現量產落地，同時也收獲了比亞迪等多個OEM定點訂單。
毫米波雷達前瞻預研
4D成像毫米波雷達將成為未來毫米波雷達研究和發展的主要趨勢。在宏景智駕相關負責人的介紹中，也證實了這一點：宏景智駕正在布局了4D成像毫米波雷達的算法開發。具體來說，在行車感知中，宏景智駕與某友商合作，使用4D成像毫米波雷達提供的點云信息來完成環境感知。雷達點云不僅可以在后融合中發揮目標物感知能力，同樣也可以在前融合/中融合等感知架構中提供更多的環境特征，特別是多普勒信息。此方案可以有效避免單一傳感器帶來的感知局限與算力局限。此外，例如動態標定(水平角度標定、俯仰角度標定)等量產功能也能夠在宏景智駕4D成像毫米波雷達感知算法中實現。
圖3 3-1 宏景智駕4D毫米波雷達感知；3-2對應場景4D毫米波雷達原始點云；3-3 對應場景攝像頭拍攝的照片(黑夜，雨霧)
從圖3中不難看出，4D毫米波雷達繼承了傳統毫米波雷達的優點，應對雨雪霧黑夜場景的多普勒信息還增加了高度維度的信息，與主車外參標定后可以獲取目標物的高度屬性(上下方可穿行、等高)來判斷對功能影響。同時還給出了更加豐富的路沿點信息，總體來說，加強了系統魯棒性。
展開 而真正實現優化的感知能力模型，必須結合毫米波雷達或激光雷達做優勢互補才能實現。本文將從雷達實現原理角度觸發針對性的講解下一代自動駕駛系統使用的4D毫米波雷達結合激光雷達的所能解決的駕駛邊緣場景。
先進的4D毫米波雷達對感知的提升策略
毫米波雷達以其距離和速度識別精度高，識別距離遠，穿透力強，性能穩定，不易受天氣影響，性價比高等優勢，在智能駕駛領域得到了廣泛應用。早期Level 2級及以下駕駛輔助功能，多采用單前向毫米波雷達方案，以及前向毫米波雷達和前視多功能攝像頭融合的方案，有部分目標融合與控制算法通常集成在雷達ECU控制軟件中。
毫米波雷達的關鍵參數算法模型如下：
隨著駕駛輔助功能向著Level 2+ 級及以上更高階智能駕駛的發展，傳統毫米波雷達較弱感知能力的短板凸顯，極大的限制了其在智能駕駛開發過程中的應用。毫米波雷達技術經過數十年的發展，無論硬件設計加工，還是軟件算法，通過長期積累，都已成為相當成熟的產品。目前具備成像能力的4D成像毫米波雷達成為了各個雷達供應商的研究重點，眾多廠商也相繼發布了其4D成像雷達方案。
如下表示了一種典型的4D毫米波雷達內部結構圖。不難看出，其采用了更高算力的芯片設計，且加裝的收發天線也是傳統毫米波雷達的數倍。同時可以兼容車載以太網，CANFD等大數據通信結構，其設計的獨立IMU也可為后續定位建圖及識別精準性矯正提供相應的支撐。
通用的毫米波雷達系統架構
對于4D成像毫米波雷達而言，其相對于傳統毫米波雷達而言，具備更高空間分辨率，更遠探測距離，更強目標分類能力。
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4D毫米波雷達的相關專題、標簽、搜索
4D毫米波雷達的最新內容
（1）必選配置：含環視多相機、主 LiDAR、360° 毫米波雷達及雙天線 GNSS + 底盤 IMU，滿足基礎感知與定位；
（2）強化配置：增設盲區近場 LiDAR、4D 毫米波雷達，提升融合能力與抗干擾性；
（3）可選配置：在駕駛室增設第二 IMU，實現艙上傳感器運動補償與標定保持。
</p><p>本文將以4D毫米波雷達ARS548為例，分享毫米波雷達如何快速實現數據采集，可視化及存儲策略。關于毫米波雷達的特性可進一步了解文章<strong>《毫米波雷達技術解析》</strong>。
隨著技術的快熟發展，新一代的4D毫米波雷達通過增加對物體俯仰角度的測量，有效地彌補了這一缺陷，實現了對物體高度的識別。
所謂“4D”，是指這種雷達能夠測量目標的距離、水平方位、速度以及高度四個維度的信息。4D毫米波雷達不僅繼承了傳統毫米波雷達在各種天氣和光照條件下穩定工作的能力，以及能夠探測到被遮擋物體的優勢，還在測量精度和分辨率上實現了顯著提升。
<p> 在剛剛結束的CES 2024上，經緯恒潤聯合以色列Arbe Robotics公司展出了基于Arbe芯片組方案的4D成像毫米波雷達LRR610。
自動駕駛感知算法
經緯恒潤感知算法基于激光雷達、攝像頭、4D毫米波雷達、角毫米波雷達等多種傳感器進行深度的人工智能感知和感知融合，對車輛周圍360°環境進行多重感知。感知方案不僅考慮了冗余性、容錯性、魯棒性，并能在惡劣天氣情況依舊給予無人駕駛系統必要的感知信息，從而保證車輛正常的安全運行。
毫米波雷達、虛擬地圖盒子、螺旋式固態激光雷達等。
4D成像毫米波雷達的出現，將彌補這一缺陷。4D成像毫米波雷達在原有的距離、速度、方向的數據基礎上，增加了對目標的高度分析，將第4個維度整合到傳統毫米波雷達中，以更好地了解和繪制環境地圖，使得測到的交通數據更為精準。
近日，經緯恒潤對外發布了2023新產品系列家族：
· 電氣化黑科技-電動增壓器eBooster；
· 汽車域控新架構必備神器-中央計算平臺和物理區域控制單元；
· 顛覆你認知的AR-HUD；
· 提升智駕競爭力法寶-行泊一體產品家族；
· 助力高階自動駕駛落地-4D成像毫米波雷達。
毫米波雷達前瞻預研
4D成像毫米波雷達將成為未來毫米波雷達研究和發展的主要趨勢。在宏景智駕相關負責人的介紹中，也證實了這一點：宏景智駕正在布局了4D成像毫米波雷達的算法開發。具體來說，在行車感知中，宏景智駕與某友商合作，使用4D成像毫米波雷達提供的點云信息來完成環境感知。
是否要使用4D毫米波雷達？是否使用遠紅外相機？
以上感知問題是設計最大的瓶頸，沒有之一，即使是非常牛叉的前融合算法在遇到奇奇怪怪的場景時，對目標的處理能力也捉襟見肘，尤其針對城市車輛和二輪騎行人員的軌跡預測算法，挑戰非常大，出于安全考慮，系統必然會“小心駕駛”。
