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雷达:汽车的虚拟眼,推动驾驶辅助系统创新

速度更快、分辨率更高的雷达传感器通过改善车辆的安全性和舒适的视野,有助于实现下一代驾驶辅助技术。如果全球投资商知道哪里将会赚钱,那么汽车领域那些了解并掌握颠覆市场三大趋势的人将成为赢家:

1、先进的驾驶辅助系统(ADAS)技术迅速普及,自动驾驶汽车(AV)最终会获准上路行驶

2、电气化

3、MaaS出行即服务概念正在挑战传统的个人拥有汽车观念

将特斯拉和福特的市值对比,可以看出这些趋势的重要性;特斯拉每年生产的汽车不足400,000辆。特斯拉的策略以一系列创新为基础,包括电池牵引、自动驾驶和无人驾驶出租功能,以支持特斯拉的拼车服务。

福特汽车的大部分收入来自采用高功率内燃机的传统美国皮卡车。福特2017年的汽车产量超过600万辆,到2019年底,其市值仅为370亿美元,而相比之下规模很小的特斯拉的市值则达到440亿美元。

Uber等公司开创的商业模式和软件创新推动了出行即服务理念的普及,并且电气化程度的提高也依赖于于生产创新,例如特斯拉的Gigafactory电池。但是,驾驶辅助系统创新的重点是硬件和软件技术,需要将复杂的传感器系统和人工智能相结合。

所有驾驶辅助系统在一定程度上依赖多种形式的感知技术:在全自动汽车中,LIDAR和视觉摄像头等光学技术将与电磁运动传感器(加速度计、陀螺仪和磁力仪)以及射频/微波系统(雷达 和卫星定位)协同作用。

而早在二战时就引起公众关注的雷达技术,如今依然在创新的汽车技术开发过程中发挥着作用,这让人非常意外。事实上,如今许多24 GHz雷达传感器都安装在汽车的保险杠上;单 ADI公司一家,到目前为止,就已为汽车制造商的近3亿件传感器提供器件,用于盲点检测、自动变道和自动紧急制动(AEB)等应用中。

图1. 超级雷达和成像雷达:汽车的眼睛

但随着一些功能(例如新ADAS装置中的AEB和自适应巡航控制(ACC))的不断演进,人们开始要求更高水平的驾驶辅助,这促使供应商(例如ADI公司)开发具有高精度、长测量距离、快速 检测和更完备的成像技术的新雷达系统。这些基于两个原因:安全性和舒适性。驾驶辅助系统,例如AEB和ACC,可以帮助挽救性命和预防交通事故。配有这些系统的汽车能获得更高的官方NCAP安全分数,而这会提升新车的价值,对消费者也更有吸引力。

AEB和自动紧急制动系统的应用范围和复杂度不断提高,以满足对车辆L2或L3级驾驶辅助技术日益增长的市场需求。举例来说,新NCAP规范要求能够更灵敏地检测行人——用NCAP术语来说,即交通弱势群体。通过控制车辆在城市和高速公路环境下的高速制动功能,开发的AEB系统在更复杂的事件中,能比在一般指定的环境下更可靠地运行。

市场也在回应购车者的心声,这些购车者希望利用技术降低驾驶难度,尤其是在高速公路上。高端汽车(例如奔驰S级)已经提供有限的高速公路自动驾驶功能,例如自动调节与前车的距离,以及通过主动转向辅助,让车辆保持在车道内行驶。汽车供应商还在不断改进这些功能,以便能在更广泛、更复杂的情况下使用。这加剧了对高性能雷达的需求。

要实现更高的L4和L5级自动驾驶,让驾驶员完全无需操控汽车,就需要开发能够实时360°全方位观察车身的传感系统。这些无人驾驶出租车的控制系统会极为复杂,需要利用冗余来消 除错误检测风险,要将来自不同类型传感器(例如雷达、摄像头和LIDAR传感器)的输入组合在一起。

视觉摄像头可用于帮助识别物体,如人、动物和路标。LIDAR技术创造了丰富的点云,可以即时测量车辆与外界物体之间的距离,并测量物体的大小,从而生成外部世界的高分辨率3D地图。

但是,雷达传感器的独有功能不断扩展,使其成为L4和L5系统中其他传感器类型的重要补充。在L2和L3用例中,雷达实际上是主要的传感器,因为它实现了尺寸、成本和性能的最佳组合。

更关键是雷达能够一次完成4D感测,能够测量物体的距离、速度、角方位和高度。雷达传感器还能在雨、雾和雪等条件下工作,而在这些条件下,LIDAR传感器和视觉摄像机的功能会受到影响或不可用。

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