首页 > 汽车技术 > 正文

77G毫米波雷达ADAS应用及方案分析

2022-09-21 09:18:10·  来源:智能汽车设计  作者:袁沂  
 
0 前言自汽车诞生之日起,驾驶安全问题就一直困扰着人类。车载微波雷达技术作为减少交通事故的有效手段,发展已经有30多年的历史。近年来,伴随着毫米波雷达射频

0 前言

自汽车诞生之日起,驾驶安全问题就一直困扰着人类。车载微波雷达技术作为减少交通事故的有效手段,发展已经有30多年的历史。近年来,伴随着毫米波雷达射频器件片上集成技术的发展,使得车载雷达体积减小,价格低廉,性能大幅提升。毫米波雷达相比其他传感器具有探测距离远,分辨率高、反应快、受恶劣天气影响小的特点,成为各主机厂研发高级辅助驾驶系统(ADAS)和自动驾驶技术的必选传感器。

实际早在90年代初,美国就开始在校车和长途巴士上安装24 GHz频段的毫米波雷达系统。它们能够提供诸如前向碰撞报警FCW和防撞制动CA等被动或主动的安全功能,且事实上对降低追尾事故和减少伤亡表现出显著的效果。而后,欧美各大车厂开始研发通过毫米波雷达实现基于安全和舒适驾驶目的ACC(Adaptive Cruise Control)自适应巡航功能。从1995年开始西方主要车企业陆续在其高端轿车上安装ACC系统。1999年梅赛德斯率先在其S级轿车上安装了77 GHz ACC雷达。接下来其他车厂相继跟进,如宝马7系、捷豹、奥迪A8和大众的辉腾等系列也安装了用以实现ACC功能的77 GHz毫米波雷达。至此汽车的ADAS时代正式拉开序幕。

随着AI技术的兴起,近年来ADAS功能逐步趋向于自动驾驶场景。此时自动驾驶汽车对环境感知能力的要求也进一步提高,多种类型的空间探测传感器被引入系统。基于机器视觉算法的摄像头和高精度点云成像的激光雷达成为和毫米波雷比肩的同行者。但在面对复杂的交通环境、天气及昼夜的变化,毫米波雷达表现卓越的性能更加抢眼、使之成为当前自动驾驶技术方案的标配。

本文基于毫米雷达技术特点和应用场景,对比目前主流芯片厂商的集成方式,以及雷达模组厂商的主要产品,给出毫米波雷达选择准则和配置规律。本文主要包括3部分内容,第一节介绍毫米波雷达的工作原理和前端电路结构。第二节介绍76~81 GHz毫米波雷达在ADAS功能和AD自动驾驶中的角色和功能,重点介绍相较激光雷达和摄像头两种技术方案毫米波雷达的技术特点和优势。第三节重点介绍和对比主要雷达前端半导体厂商的77 GHz雷达方案和特点,为汽车雷达研发人员提供方案选型依据。

1 车载毫米波雷达工作原理

1.1 毫米波雷达可测量物理量

作为ADAS或AD自动驾驶汽车空间感知系统的重要组件,毫米波雷达可为主机车辆提供多种高精度的路面空间信息,如目标车辆的距离、方位角和相对速度等。这些信息对车辆主动控速、避让其他车辆,甚至执行紧急安全措施都具有非常重大的意义。

图片

图1 前向毫米波雷达测量应用示意

图1 为例,展示了车载雷达的3个主要的测量能力,即与目标车辆(物体)的距离、方位角和相对径向速度。而对于高分辨率雷达还具有一定物体特征的检测能力,从而判断目标的性质,比如轿车、卡车、行人、路灯杆、冰面路等。

从原理上说,传统的脉冲雷达是通过测量发射波和反射波之间的传输延时求得与目标物体的距离参数;通过水平旋转雷达天线的发射面实现机械扫描来获取目标的方位角度;对于被测目标的速度,则必须采用发射连续波,经过测量反射波的多普勒频移并计算获得。可以看出,单一测量目的的雷达原理并不复杂,但是如何将它们集成到一具雷达组件上,并且具有的小型化、轻量化、低功耗和耐震动的特点就是一个不小的挑战了。这也成为各大厂商摒弃机械雷达,不约而同的选择固态毫米波雷达的主要原因。

首先,毫米波波长短,收发天线尺寸小,组件装置就可以做的很小;其次,伴随着射频技术的发展,毫米波半导体技术已经比较成熟,雷达前端电子器件集成度很高,雷达模组重量轻,抗震性能理想。而且随着雷达芯片的大规模量产,组件成本低,可以在车身上安装多组、级联和拼接后实现360°环视,这样就无需复杂而精密的机械扫描构造;而且从信号处理的角度,毫米波雷达采用的特殊调制方式,可以在极短时间内完成距离和角度的双重测量,效率非常高。而且通过反射波的微多普勒特征,通过算法可以判断目标物体属性,实现目标识别。而这种“特殊的调制方式”就是下面介绍的FMCW调频连续波。

1.2 FMCW调频连续波

FMCW“调频连续波”从字面上就可以理解此信号的特点:它是一种调频信号,且波形连续非离散。这就与前文提到的离散脉冲雷达完全不同。如图2的下侧波形就是调制后的FMCW雷达发射信号。它是通过图2上端的Tx三角波来调制VCO压控振荡器,使其输出形成周期内频率单调增加或减小的FMCW信号。

下面介绍FMCW的基本原理。

图片

图2 FMCW信号联合测量法

如图3发射波Tx到达被测物体后部分反射波Rx回到雷达的接收天线。如果能获得Tx到Rx的延迟时间T,便可通过光速算出电磁波的往返路程,除2即可得出与被测物体之间的距离R。

图片

式1中C为光速,fB为收发信号的频率差,fH为发射信号的最大频率,Tc为到达最大频率的周期。

但是对车辆这样的移动目标,问题就变得复杂一些。因为车辆之间有相对速度Vr,反射波存在多普勒频移 fD,公式1无法求解。此时将有两个未知数R和Vr出现,需要通过二次测量建立方程组进行计算。分别在发射信号频率的上升和下降阶段进行两次测量,得到 fB1和 fB2两个频差。

图片

图3 FMCW雷达信号测距原理

其方程如下:

图片

通过求解方程可快速获得Vr和R两个目标参数。但是三角波FMCW也存在缺陷,在多目标检测时,会有多个反射波出现,同时测得多个 fB频差和产生多个解。其中就存在假目标,就是所谓的鬼影。此问题需要进行多次测量才能消除,雷达系统的效率被一定程度的降低。

三角波FMCW的优点是可以同时测量目标的距离和径向速度,但局限是在多目标测试中容易出现混叠或者鬼影,而且测量刷新率低,受限于2Tc,通常为几十毫秒。

1.3 啁啾Chirp序列雷达

相对于测量周期有几十毫秒的三角波FMCW雷达,近年来一种啁啾Chirp毫米波雷达被研制出来。如图4,它采用一种超快速的三角波序列作为调制信号,每个Chirp序列是由n个三角波组成的锯齿波。其单个Chirp信号的周期非常短,而整个序列的周期为TCPI=N·TChirp。因为单个Chirp信号的多普勒频移也非常小,可以忽略不计。一个周期Chirp信号就可以来测频差,而算出目标物体的距离。同时径向速度Vr取决于Chirp序列收发信号的相位比较。

图片

图4 Chirp序列信号

一般情况下Chirp序列的N在100~1 000之间,单个Chirp信号 TChirp<10 μs。

图片

式(5)的约等号就是表示忽略单个Chirp信号的多普勒相移求解距离R的方法。而径向速度Vr是通过对雷达发射信号和反射信号的Chirp序列之间的相位比较,这些需要通过之后的数字处理执行FFT离散傅里叶变换计算。

(1)同时测量目标距离R和径向速度Vr

(2)R和Vr测量时具有目标分辨率

(3)测量精度高

(4)测量时间短

(5)假目标识别能力强

虽然看起来Chirp序列雷达系统复杂度较三角波FMCW要高很多,但是其复杂性主要集中在波形发生和数字处理部分。而当前采用RFCMOS和BiCMOS工艺的高集成度的数模混合IC,执行算法的数字处理器被集成进雷达芯片组,计算能力本身早已不是问题。

1.4 车载雷达收发器结构

传统的脉冲雷达是通过测量收发信号的脉冲时间差来算出与目标距离。但是三角FMCW或Chirp雷达却是要测量发射信号和接收信号之间的频率差,这就需要在雷达收发器中加入一个混频器,将收发信号进行混频得到频率差(也可称为IF中频信号)。毫米波雷达组件是如何实现它的功能的呢?下边需要介绍一下雷达的电路结构。

图片

图5 毫米波雷达原理

如图5展示了基本的毫米波雷达原理框图。三角波发生器通过控制锁相环PLL内的VOC压控振荡器产生一个周期性的调频信号。经过n倍频器将其变换到76 GHz~81 GHz的发射频率。经过PA放大,由Tx天线将雷达波束发射出去照射目标物体。雷达波经物体反射回到Rx天线。微弱的反射信号再经过LNA低噪声放大器再与Tx信号进行混频,从而得到IF差频信号fB。以上在整个毫米波雷达系统中被称为“射频前端”(RF FE)。而后模拟的IF信号通过“数字前端”的ADC电路进行采样和量化转换数字基带信号。接下来的数字型号通过总线接口传输给执行FFT运算的数字信号处理器DSP,最终计算获得目标物体的距离、方位和速度等信息。

以 LMP1、COX-2、VEGF 和 IL-8 为自变量,以转移为因变量,对其相关性进行分析,结果显示VEGF和IL-8的表达水平与鼻咽癌的远处转移呈正相关(P<0.05),LMP1的表达水平与鼻咽癌的转移呈负相关(P<0.01),见表 4。

从电路结构来看,在数字处理之前是被称为“雷达收发器”的部分,也是各车载雷达芯片公司主要的战场。而之所以将车载毫米波雷达系统划分成射频前端、数字前端和数字处理这三部分,主要是因为各雷达半导体厂商通过对这三部分电路的集成和分割来体现各自在半导体工艺、雷达性能和集成度方面的差异化和优势化。这方面的讨论将在本文在第三节进行详述。

以上第一节作为基础,介绍了毫米波雷达的测距测速的原理以及基本电路结构。之后的两章是本文的重点,主要聚焦在当前毫米波雷达在ADAS和自动驾驶上的应用,以及具体芯片厂商的方案特点和差异。

2 最新车载毫米波雷达的分类和应用

2.1 ADAS/AD对车载雷达的需求

雷达自发明以来一直是搜索和跟踪的利器,伴随着雷达的应用领域的不断扩展,它们已经不限于军事和科研目的,更成为民用空间感知技术的重要组成部分,特别是在自动驾驶或机器人这种对空间地图重建强需求的领域。从市场角度,恰逢百年汽车行业的变革,全球汽车工业朝着电动化、智能化、网联化的方向发展,市场对具有ADAS功能的汽车需求增加,也带来了车载雷达需求总量的激增。这期间各大IC厂商纷纷进入,与汽车部件供应商和车厂一起建立了一套完整的车载雷达技术与供给产业链。同时单车雷达的数量、性能和安装位置也已经与具体的ADAS任务之间产生了特定关系。

表1 ADAS-AD车身探测雷达/传感器数量

图片


从雷达装备数量来看,表1展示了NXP恩智浦半导体公司预估自动驾驶Level 1~Level 5各级车载雷达及其他传感器数量需求。ADAS至自动驾驶Level 1~Level 5级的进阶是汽车驾驶朝着自动化和智能化升级的过程,它同时伴随着车身雷达Radar和摄像头Camera数量的增加。可以看出毫米波雷达和摄像头的数量远大于同程度的激光雷达LiDAR。这不只是原理和用途上的差异,更是成本的考量。可以说未来车载毫米波雷达使用的普遍性、总装数量和市场都会非常的庞大。

2.2 车载雷达及传感器种类

毫米波雷达是通过电磁波束对目标进行探测的,因为发射功率与探测距离,天线排布与探测角度之间制约关系,很难让一具雷达同时具备大角度和远距离的性能。所以毫米波雷达根据不同的探测需要被分为远距LRR、中距MRR和近距SRR 3个类型,如表2所示。

表2 各种车载探测传感器的作用距离和视场角度

图片


作为ACC自适应巡航功能的前视雷达采用LRR,它要看的足够远以保证车辆在高速行驶过程中有足够的减速时间和制动距离,但LRR的波束集中限制了它的视场角。而MRR中距雷达主要支持如LCA变道辅助等功能。它可以提前检测目标车道的路面情况,确定其他车辆的位置和速度,车载计算机通过计算就可以制定变道时机、切入角度和速度等行驶动作策略。SSR则和当前很多车辆的超声波雷达的功能有一定重合,主要支持车身环视、自动泊车和障碍物检测功能。同时较Ultrasonic超声波雷达,SRR其探测范围更大,可以精确定位车身周围行人或障碍物的位置。

除了上述提到的从功能上划分,当前车载毫米波雷达还可以从波段和带宽上划分(表3)。

表3 毫米波雷达频点和带宽分类

图片

备注:由于欧洲24G频段占用卫星/航天服务共享频段,车载24G雷达频段将于2022年取消

车载毫米波雷达中心频率从24G提高到77G除了考虑各国频段资源分配的法规,更重要的是77G可以承载的更高的工作带宽,从而提供更高分辨率和目标检测能力。比如,77G雷达在1G的带宽时,在前方250 m的范围内分辨行人和车辆,这对车辆驾驶决策具有非常重要的意义。

2.3 车载毫米波雷达在ADAS上对应的具体功能

当前带有高级辅助驾驶功能的汽车,会根据其支持的项目来部署车载雷达和其他传感器(表4)。

表4 各种车载车身传感器对应ADAS功能

图片

表4总结了当前已经实现的L3级ADAS的主要功能。其中9项需采用毫米波雷达的支持。可以说毫米波雷达是未来高级辅助驾驶和自动驾驶系统的“标配”。毫米波雷达在全天候条件下,测量效率和系统成本优势远高于激光雷达和摄像头。但其在交通标志、标线和物体识别方面的缺陷,则要由摄像头传感器来支撑。

图片

图6 车身雷达探测和作用范围

如图6所示,当前车载毫米波雷达Radar都是固态的,安装在车身的固定位置,并探测车外相应区域,如前视MRR中距雷达、后视MRR中距雷达和近距SRR环视雷达。摄像头也同样采用固定职位安装,并监视相应的区域。而当前比较成熟激光雷达基本采用机械扫描方式,一般安装在车顶以此实现360°扫描。

2.4 毫米波雷达和其他传感器的比较

从目标探测和跟踪范围来看,毫米波雷达、激光雷达、摄像头和超声波雷达不论从性能还是应用上都互有重叠,但却无法相互取代,这与它们各自的性能和适应环境有着密切的关系。本文通过适用环境、功能应用和成本因素3个方面对毫米波雷达和其他传感器做以比较。

(1)适用环境(毫米波PK摄像头)

毫米波雷达的全天候能力是摄像头无法取代的。特别是在夜间和雨雾雪等天气,对毫米波雷达测量性能影响很小,而对摄像头和激光雷达的影响会非常大。但是,毫米波雷达完全没有视觉识别能力,无法完成类似标志标线的提取和识别,这样就无法单独完成例如车道保持和变道等的ADAS应用。

(2)功能应用(毫米波PK摄像头)

ADAS的各种功能都是基于安全的智能应用,车辆和行人的安全是前提保证。毫米波雷达探测距离远且可以直接快速获取目标的距离速度信息,系统响应快速而且可靠,非常适用于各种安全报警和事故预防的ADAS功能。而摄像头在获取图像后,需要通过车载计算机对数据进行感知运算,需要处理时间响应且延迟较大。所以,如ACC自适应巡航、EBA紧急刹车辅助和RCW追尾报警灯都首选毫米波雷达实现。

(3)成本因素(毫米波PK激光雷达)

激光雷达具备探测精度高(毫米级)和距离大的优势,且可生成点云图像,拥有高分辨率和一定的物体识别能力。但是相对于高性能就是它的高价格。从商业化量产的角度,激光雷达并不是适于对成本敏感的居民出行车辆的大规模装备。

本章是从功能应用的角度,介绍了最新的ADAS技术对车载雷达特别是毫米波雷达的需求。同时细分了车载毫米波雷达的种类和对应具体功能。最后通过对比其他两种空间传感器,突出了毫米波雷达在环境适应能力、技术特点和成本上的优势。可以说,未来整个自动驾驶市场对毫米波雷达充满了期待。那么各个毫米波雷达部件供应商,特别处于核心技术的雷达收发器IC厂商都在做什么?它们的产品技术特点是怎样的?将在第三节详解。

3 77G毫米波雷达方案

3.1 典型ADAS/AD驾驶雷达方案

为了更好的了解最新毫米波雷达的硬件方案,我们先关注一下前沿的ADAS/自动驾驶感知系统的硬件拓扑结构。

图片

图7 ADAS/自动驾驶空间传感器系统

如图7展示,首先明确的将固态激光雷达、毫米波雷达和摄像头传感器分成独立的3个域,每个域有一个单独的域控制器(Sensor Domain Processor)。而一个域控制器下挂多个同类的传感器或雷达。比如,毫米波雷达域就有2组共6具雷达收发器。要说明的是最新的车载毫米波雷达支持级联技术,它通过将多个收发器串联在一起,增加某一方向上收发天线数量,通过域控制器的同步使这个方向的雷达具有更大的视场角度和探测能力。如图7中,6个SRR/MRR中短毫米波雷达就是3个一组的级联方式,2组分别负责不同的探测方向。同时LRR远距毫米波雷达被独立出来,因为前看雷达采用宽带高分辨率窄波束模式,专门负责ACC和AEB等高安全级别功能。其数据接口要满足大带宽和低延时要求,因此直接链接融合控制器,而不经由域控制器的分支。

当然,这种以控制融合单元(Control Fusion Unite)为中心的拓扑结构,可以拓展多个域控制器,结构非常灵活。不同类型的雷达或传感器获取的空间数据在这个单元中进行融合计算,最终建立起一个三维空间地图,实现如安全预警、变道、环视和自动泊车等ADAS功能。

3.2 77/79G雷达系统方案

如1.4节所展示的,一个完整车载毫米波雷达收发器模块,包括射频前端(含天线)、数字前端、数字处理DSP以及电源这4个部分。毫米波雷达作为整车前装部件,且单车装备数量多,所以整车厂对其成本非常敏感。早期的毫米波雷达方案,由于受到射频半导体工艺的限制,其电路主要由分离器件搭建,性能和质量并不稳定,成本也下不来。但随着MMIC微波芯片技术和制造工艺的提高,不同的半导体公司都提出各自特点的集成方案。

表5 欧美主要雷达芯片厂最新方案

图片


如欧洲的英飞凌(Infineon)其车载雷达方案发展的较早,他们最早采用离散器件电路,后逐步集成形成今天基于BiCMOS工艺收发器+数字DSP的套片方案。欧洲的另外一个厂商恩智浦(NXP)2017年开始从BiCMOS转向集成度更高的RFCMOS收发器+数字DSP的方案。而大洋彼岸的美国德州仪器(TI)则从一开始就采用RFCOMS技术制造集成数字处理后端的单芯片方案。这里可以看出从工艺角度有BiCMOS vs RFCMOS两大流派;从结构上有“套片方案”vs“单芯片方案”2种方案。下面就从成本和优缺点来分析这3种典型毫米波雷达IC方案。

3.2.1 BiCMOS vs RFCMOS

BiCMOS主要为SiGe(硅锗)工艺,BiCOMS是当前MMIC领域一种比较成熟的模拟制程。它是将双极型BJT晶体管和0.5 μm的CMOS技术结合在一起,让芯片既拥有硅工艺一定的集成度、较高的优良品率和较低的成本,又具备第3到第5类半导体在高截止频率、高功率、高线性度、低噪声等优良射频性能。BiCMOS非常适合制造毫米波雷达射频收发器IC。而采用RFCMOS工艺的优势是可以将射频前端,运算处理与存储器等数字组件制作在一块晶片上。这就意味着可以将雷达系统的模拟前端、数字前端和数字处理这3部分完全集成在一颗芯片里,实现雷达的单芯片化和低成本目标。但是由于将系统的模拟模块和数字模块集成在一起,引入的开关噪声和RFCMOS自身的高噪声问题与改善性能所需增加的成本等问题,成为摆在RFCMOS雷达芯片面前的突出障碍。从另一个角度也正是因为长期的积累和采用BiCMOS工艺,确立了英飞凌在LRR远距离毫米波雷达上的优势,包括兼备探测距离远和接收灵敏度高等特点。但是正如图7所示,LRR在ADAS系统上的需求有限,而环视和角雷达等SRR和MRR中近距离的毫米波雷达需求数量很大,而RFCOMS的高集成度和高优良品率带来的成本优势将会在未来逐渐显现出来,所以恩智浦近年来改变BiCOMS路线,开始全面推广RFCOMS工艺的中近距离雷达方案。但是NXP不同于TI方案,没有直接一步迈入射频前端和数字后端集成在一起的单芯片方案,而是RFCOMS的收发器和数字处理分制在两个芯片上,这样既可以有效的隔离数字后端的噪声,保证雷达的灵敏度,防止假目标出现,又可以一定程度降低成本,创造一些价格优势。

总结来看BiCOMS的车载毫米波雷达在探测距离和接收灵敏度上较RFCOMS雷达优势明显,但是RFCOMS雷达成本低,在布置总量更大的中近距离雷达市场更有优势。

3.2.2 英飞凌RXS8160PL方案

Infineon英飞凌方案采用3发4收天线阵列和BiCMOS制程(图8)。

当前,英飞凌最新的77G车载雷达方案包括收发器前端(RF FE)RXS8160PL、第二代AURIX多核内嵌DSP的专用MCU以及TLF30684电源管理芯片PMIC的套片方案。

英飞凌在上一代离散的模拟前端的基础上,将VCO、发射通道、接收通道和ADC数模转换器集成在一颗BiCMOS制成的MMIC上。而后级的MCU主要是执行雷达的FFT快速傅里叶变换来获得频差和多普勒频移等信息,通过计算获取目标物体的空间数据。

图片

图8 英飞凌Infineon RXS8160PL+TC3xx套片方案

因为收发器中的中频电路对电源数字噪声就非常敏感,如果不能很好的隔离,在FFT后会出现虚假目标。为了保证目标识别的稳定,采用一颗PMIC芯片将整车的12 V转换为多路相互独立的电源输出,有效保证模拟电源对数字噪声的隔离。

3.2.3 恩智浦TEF810E方案

NXP的Dolphin 77/81G车载雷达方案也采用3发4收的天线阵列和Infineon相同模拟数字分离的套片方案。但是NXP的收发前端采用的是RFCOMS工艺。之前文章提到过RFCMOS的优势在于数模混合集成,可以将DSP集成和模拟前端集成在一起。但是NXP依然采用模数分离的套片方案,除了上节提到灵敏度和假目标的原因,还有是从功耗和方面的考虑。BiCMOS的晶体管电路需要偏执电压保证静态工作点和放大电路的线性度,所以前端电压不能做到很低。而RFCMOS的前端电路中VCO、LNA、PA、混频器和分频器的电源电压可以做到1.1 V左右,这样最极大限度的降低收发器电路的功耗。如图9,TEF810供电可低至1.1 V,而SiGe的BiCMOS最低只能做到2.5 V(Infineon方案为3.3 V)。从2017年开始NXP的TEF810x采用RFCMOS方案,替换BiCMOS的MR2001分离套片方案。其中一个目的就是降低系统功耗,使其更适合车载能耗需求,特别是在电力消耗更为苛刻的新能源汽车上。

图片

图9 NXP恩智浦TEF810E+RaceRunner套片方案

(注:MR2001方案是NXP 2016年对出的76~77G车载雷达方案,其射频前端有发射器Tx,接收器Rx和压控震荡器VOC三个独立的IC组成的套片方案)

3.2.4 德州仪器AWR1443单芯片方案

德州仪器作为专注数模混合器件的美国半导体公司,其进入车载毫米波雷达领域时间较晚。但是多年在RFCMOS上的积累,让它一开始就着眼于低成本低功耗的单芯片方案上。TI的AWR1443(图10)将内部电路分为RF/Analog系统、数字前端和Master主控器子系统3部分,这是对应毫米波雷达的模拟前端、数字前端和数字处理3个模块。AWR1443得益于RFCMOS技术才把数模混合电路、DSP、CPU和各种内存以及接口电路集成在一起。

图片

图10 德州仪器TI AWR1443单芯片77G雷达方案

但是也是由于较高的数模混合集成度使得模拟雷达收发器的性能受到了一定的影响。从表5可以看出,相较Infineon和NXP方案,TI的AWR1443雷达信号接受灵敏度较弱(16 dB@77~81 GHz)。这也限制了TI方案在LRR上的性能,如最大探测距离等。但随着算法能力的提高,特别是数字滤波处理,能让RFCMOS技术的雷达芯片,尽量接近BiCMOS方案的性能。

可以说车载毫米波的芯片始终是以市场为导向,出于各厂家在技术方面的优势,寻找有利于自己的市场空间。英飞凌Infineon作为欧洲汽车电子零部件供应商,很早进入车载雷达市场,当时主要是为德系汽车配套ACC、AEB这样的长距雷达。但是随着ADAS的功能更加丰富,包括未来的自动驾驶在内对中近距离雷达的需求增量会非常巨大。性能良好,集成度高,方案扩展性更灵活的低成本雷达方案将越来越受到欢迎。BiCMOS还会占据LRR市场,而RFCMOS将在MRR和SRR领域逐渐替代BiCMOS产品。对于套片方案在不久的未来,将会被单芯片方案代替。这个时间取决于,是否能尽早克服RFCMOS在噪声和灵敏度上的劣势。而解决这个问题将会主要从算法软件的层面推进。

4 结束语

4.1 毫米波雷达技术自身完善

当前毫米波雷达在ADAS上的功能主要集中在安全应用和自适应巡航等基础功能。随着雷达在多目标跟踪和物体识别技术方面的成熟,势必要在辅助和Level 3级以上的自动驾驶发挥更大的作用,执行更丰富和复杂的功能。

4.2 与其他空间传感器之间的竞争

相较于激光雷达,随着高精度大带宽的毫米波雷达方案出现,未来它们之间在高精度探测上的距离将逐渐缩小。高效的算法和新的级联技术将使毫米波雷达和激光雷达在可见的未来产生某种竞争关系,甚至通过毫米波+摄像头的融合方案,完全取代激光雷达在Level 3级以上自动驾驶应用存在可能。此时毫米波雷达在成本上的优势得到释放。

4.3 毫米波雷达方案半导体的发展趋势

针对毫米波雷达的方案,各大半导体公司结合自身优势会最大程度进行电路的集成,无论是单芯片方案,还是前后端套片方案,目标都是提高系统的灵敏度,抑制各种噪声对目标识别的影响。整体降低雷达主机硬件成本,加大在车身上的布置数量和实现复杂应用。

4.4 市场前景整车厂和自动驾驶技术应用

车载毫米波雷达技术的发展并不算短,但是一直没有得到大范围的应用。这是由于过去汽车辅助驾驶并不普遍。整车厂仅仅把它作为高端车型的一个附加功能,或者针对某些安全法规有特殊要求的车辆。但是,随着ADAS和自动驾驶市场和商用局面的打开,毫米波雷达的应用显得越来越重要。对于整车厂和部件供应商毫米波雷达的市场潜力巨大,而且即便是在高级自动驾驶系统中,机器视觉和高精度感知成为新的技术亮点,但是毫米波雷达在安全高效和成本方面表现出非常大的优势,而无法被替代。

近年已经有很多雷达公司,开始进行毫米波雷达成像的技术攻关。相信随着技术的进步车载毫米波雷达和其代表的空间传感技术在创新和想象力方面会有更大的空间。

分享到:
 
反对 0 举报 0 收藏 0 评论 0
沪ICP备11026620号