在ADAS和自動(dòng)駕駛的傳感器中，雷達(dá)已被證明是非常可靠的ADAS應(yīng)用，如ACC。雷達(dá)的應(yīng)用有望在未來(lái)擴(kuò)大，因?yàn)槔走_(dá)經(jīng)常與其他傳感技術(shù)一起使用，如攝像頭和LiDAR。下表總結(jié)了不同類(lèi)型傳感器的優(yōu)缺點(diǎn)。 ?

完全自動(dòng)駕駛需要融合從不同的傳感技術(shù)獲得的數(shù)據(jù)。隨著傳感器分布在汽車(chē)周?chē)?，它將有可能提?60度全覆蓋，在汽車(chē)周?chē)纬梢粋€(gè)安全“繭”。 ? 雷達(dá)可以很容易地安裝在車(chē)輛常見(jiàn)部件的后面，如保險(xiǎn)杠或車(chē)輛logo，這樣就不會(huì)影響美觀。76-81GHz頻段已被大多數(shù)國(guó)家接受為汽車(chē)?yán)走_(dá)的頻段。由于雷達(dá)天線(xiàn)的尺寸變得很小，物理集成高頻率的工作變得更加容易。然而，由于功率的權(quán)衡、更高的損耗和更高制造公差的影響，當(dāng)頻率上升時(shí)，新的挑戰(zhàn)出現(xiàn)了。 ? 雷達(dá)也特別適合車(chē)輛的應(yīng)用，因?yàn)檐?chē)輛是雷達(dá)波的良好反射器。它既可以用于舒適功能，如ACC，也可以用于高分辨率的傳感應(yīng)用，這增加了車(chē)輛的被動(dòng)和主動(dòng)安全性能。例如盲點(diǎn)檢測(cè)、變道輔助、后方交通警報(bào)以及檢測(cè)車(chē)輛附近的行人和自行車(chē)。 ? 目前，雷達(dá)基本上根據(jù)其探測(cè)范圍進(jìn)行分類(lèi)：

近距雷達(dá)：探測(cè)距離可達(dá)50米，視野寬，分辨率高

中距雷達(dá)：探測(cè)距離可達(dá)100米，視野中等

遠(yuǎn)距雷達(dá)：250米或更遠(yuǎn)的距離，視野更窄，分辨率更低

隨著新技術(shù)的發(fā)展，探測(cè)范圍有望超越這些限制，同時(shí)增加垂直的探測(cè)維度，以提供周?chē)h(huán)境的完整3D圖像。 ? 未來(lái)，車(chē)輛將有望增加多個(gè)雷達(dá)模塊，從基本的前向雷達(dá)配置（提供基本的L1功能）升級(jí)到更高級(jí)別。很快，更多的車(chē)輛將配備角雷達(dá)，以達(dá)到L2+功能和NCAP 4-5級(jí)，以及更高級(jí)別的L3-4和NCAP 5級(jí)。 ?

然而，雷達(dá)數(shù)據(jù)的處理方式將很大程度上取決于車(chē)輛架構(gòu)。當(dāng)前中央計(jì)算單元性能提高的趨勢(shì)也推動(dòng)了車(chē)載E/E架構(gòu)由向分布式架構(gòu)的轉(zhuǎn)變。 ?

盡管向完全分布式架構(gòu)的遷移要到2030才能完成，但部分實(shí)現(xiàn)將更早出現(xiàn)在市場(chǎng)上。首先，一些域控制器將用于特定功能。 ? 此外，域控制器的數(shù)量將增加，而zonal控制器也將在完全集中的E/E架構(gòu)建立之前引入，其中車(chē)輛的中央計(jì)算機(jī)將通過(guò)zonal ECU連接到傳感器。這種發(fā)展還需要提高車(chē)輛網(wǎng)絡(luò)的容量和可靠性，以及軟件的復(fù)雜性。這可能會(huì)帶來(lái)巨大的挑戰(zhàn)，包括額外的連接，可能需要更昂貴的線(xiàn)束來(lái)滿(mǎn)足不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)速率需求。

? 隨著新的E/E架構(gòu)的引入，部分雷達(dá)處理可以從雷達(dá)模塊（邊緣計(jì)算）卸載到zonal或中央ECU，從而實(shí)現(xiàn)更高效的計(jì)算。今天，完整的雷達(dá)處理是在邊緣上進(jìn)行的，使用“智能傳感器”。 ? 這意味著許多獨(dú)立的雷達(dá)模塊分布在車(chē)輛周?chē)總€(gè)模塊都有自己的雷達(dá)收發(fā)和處理能力。處理后的數(shù)據(jù)，通常是對(duì)象列表，被傳輸?shù)紸DAS ECU進(jìn)行進(jìn)一步處理，并可能與來(lái)自其他傳感器的數(shù)據(jù)融合。通過(guò)在車(chē)內(nèi)適當(dāng)分布傳感器，可以正確感知車(chē)輛的環(huán)境，識(shí)別障礙物。 ?

隨著集中式計(jì)算架構(gòu)的發(fā)展，一些雷達(dá)模塊的數(shù)據(jù)處理可能會(huì)從雷達(dá)轉(zhuǎn)移到遠(yuǎn)程處理單元，由zonal ECU或中央計(jì)算機(jī)直接處理。雷達(dá)模塊本身就不那么“智能”，只對(duì)接收到的雷達(dá)信號(hào)進(jìn)行有限的處理。 ? 例如，該模塊將確定與不同物體的距離，并向遠(yuǎn)程處理器提供距離配置文件。然后，它將接收來(lái)自不同衛(wèi)星雷達(dá)模塊的預(yù)處理數(shù)據(jù)，并對(duì)每組數(shù)據(jù)執(zhí)行剩余的處理步驟，生成具有各自特征（距離、方向和速度）的目標(biāo)列表，并創(chuàng)建周?chē)h(huán)境的完整圖像。得到的結(jié)果將被融合在一起或與其他傳感器的結(jié)果相結(jié)合。 ?

在這種集中式架構(gòu)的最初實(shí)現(xiàn)中，來(lái)自不同雷達(dá)的預(yù)處理數(shù)據(jù)可以通過(guò)以太網(wǎng)骨干網(wǎng)傳輸?shù)絲onal或中央ECU。當(dāng)需要更高清晰度且數(shù)據(jù)量過(guò)大時(shí)，如前視或成像雷達(dá)，雷達(dá)處理仍可能在傳感器本身上進(jìn)行，以減少要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。 ? 遠(yuǎn)距雷達(dá)數(shù)據(jù)的集中處理提供了很多優(yōu)勢(shì)。首先，雷達(dá)模塊本身變得不那么復(fù)雜，從而節(jié)省尺寸和成本，減少散熱問(wèn)題。硬件和軟件的修復(fù)和升級(jí)都會(huì)變得更加容易。 ?

其次，利用汽車(chē)現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)，即以太網(wǎng)骨干網(wǎng)，也降低了布線(xiàn)的成本和重量。此外，通過(guò)以太網(wǎng)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)將以一種更易存儲(chǔ)和處理的格式提供。 ? 最后，車(chē)輛控制單元的數(shù)據(jù)處理為更高的效率和更復(fù)雜的操作打開(kāi)了大門(mén)。通過(guò)實(shí)現(xiàn)與其他傳感技術(shù)（攝像頭和LiDAR）的數(shù)據(jù)融合，可以增強(qiáng)傳感能力。可以考慮將機(jī)器學(xué)習(xí)和AI用于高級(jí)檢測(cè)和預(yù)測(cè)，從而實(shí)現(xiàn)更高水平的自動(dòng)駕駛。

? 邊緣處理和集中式計(jì)算預(yù)計(jì)將共存數(shù)年。遷移到集中式計(jì)算架構(gòu)將需要訪(fǎng)問(wèn)整個(gè)車(chē)輛的高速鏈路，這可能導(dǎo)致使用不同的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。除了成本和布局復(fù)雜性之外，關(guān)于數(shù)據(jù)傳輸使用哪種標(biāo)準(zhǔn)還沒(méi)有明確的定論。雖然目前CAN和以太網(wǎng)占主導(dǎo)地位，但一些制造商正在推動(dòng)MIPI A-PHY等替代方案。 ?

在任何情況下，必須采取額外的安全措施來(lái)保證傳輸數(shù)據(jù)的完整性和安全性。例如，通過(guò)以太網(wǎng)鏈路傳輸數(shù)據(jù)需要額外的處理和內(nèi)存，因?yàn)榭赡苄枰襟w訪(fǎng)問(wèn)控制安全（MACsec）和硬件安全模塊。 ? 另外，隨著雷達(dá)模塊的數(shù)量不斷增加，它們都在發(fā)射和接收無(wú)線(xiàn)電波，也可能導(dǎo)致干擾問(wèn)題。干擾會(huì)降低雷達(dá)系統(tǒng)的探測(cè)性能，從而降低ADAS和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的功能性和安全性。目前行業(yè)正在分析幾種緩解策略，可分為三組：避障、檢測(cè)和修復(fù)，以及基于合作和溝通的緩解。 ?

雷達(dá)已成為ADAS和自動(dòng)駕駛應(yīng)用的關(guān)鍵傳感器。成像雷達(dá)系統(tǒng)由需要收發(fā)器覆蓋整個(gè)汽車(chē)?yán)走_(dá)頻段的模塊組成；支持短、中、遠(yuǎn)程雷達(dá)應(yīng)用；滿(mǎn)足集中處理的需求。ECU也是ADAS和自動(dòng)駕駛解決方案的重要組成部分，這些解決方案需要先進(jìn)的SoC，支持集中處理，并支持高速圖像識(shí)別和處理來(lái)自攝像頭、雷達(dá)和LiDAR的周?chē)矬w。 ? ?

? [參考文章] Vehicle architectures challenges radar systems —?Marta Martínez-Vásquez

編輯：黃飛

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