成像雷達(dá):一個(gè)傳感器控制所有傳感器
發(fā)布時(shí)間:2019-08-23 責(zé)任編輯:lina
【導(dǎo)讀】最近,我和我的一個(gè)朋友進(jìn)行了一次有趣的討論,他知道我在研究用于ADAS系統(tǒng)和自動(dòng)駕駛車輛(AVs)中雷達(dá)的TI毫米波(mmWave)傳感器。每當(dāng)他讀到自動(dòng)駕駛汽車在不同駕駛環(huán)境下(比如障礙物檢測)運(yùn)行情況的文章時(shí)都會(huì)不失時(shí)機(jī)地取笑我。
業(yè)界對(duì)三種主要傳感器(攝像頭、雷達(dá)和LIDAR)在汽車中的不同作用,以及它們各自如何滿足先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)和自動(dòng)駕駛的感測需求仍然存在一些困惑。
最近,我和我的一個(gè)朋友進(jìn)行了一次有趣的討論,他知道我在研究用于ADAS系統(tǒng)和自動(dòng)駕駛車輛(AVs)中雷達(dá)的TI毫米波(mmWave)傳感器。
每當(dāng)他讀到自動(dòng)駕駛汽車在不同駕駛環(huán)境下(比如障礙物檢測)運(yùn)行情況的文章時(shí)都會(huì)不失時(shí)機(jī)地取笑我。其中一次的對(duì)話如下:
Matt:“如果那輛車搭載有LIDAR的話,就能輕松識(shí)別出車道中間的物體。”
我:“我依然不同意這樣的看法。”
Matt:“什么?!你為什么不同意?那輛車上裝有一個(gè)攝像頭傳感器和一個(gè)雷達(dá)傳感器,但ADAS系統(tǒng)仍然完全未能感測到車道中間的那輛車。”
我:“當(dāng)讀到這些最近發(fā)生的事件時(shí),你就會(huì)注意到如果攝像頭經(jīng)常暴露在刺眼的強(qiáng)光和其他因素之下,就會(huì)導(dǎo)致其看不到路上的物體。它們對(duì)高對(duì)比度的光線和能見度低的情況較為敏感,如大霧、雨雪天氣。在這種情況下,雷達(dá)傳感器可能確實(shí)識(shí)別了目標(biāo)。”
Matt:“盡管如此,我們?nèi)詴?huì)遇到這些ADAS和AV系統(tǒng)似乎很難應(yīng)對(duì)的不同情況。那么問題到底出在什么地方呢?”
我:“ADAS的決策系統(tǒng)似乎依賴于作為主傳感器的攝像頭來判斷目標(biāo)是否真的存在,或者是否為假警報(bào)。”
Matt:“那么,車載雷達(dá)和攝像頭就不值得信任咯。所以只能將LIDAR作為唯一可靠的傳感器了。我說的沒錯(cuò)吧?”
我:“不完全對(duì)。雖然LIDAR對(duì)能見度的敏感度不如攝像頭,但它對(duì)霧、雨、雪等天氣情況敏感。此外,LIDAR的成本還很高,可能導(dǎo)致其最初只能在相對(duì)高端的4級(jí)和5級(jí)自動(dòng)駕駛車輛上使用。”
Matt:“這就是了!沒有一種傳感器可以使自動(dòng)駕駛車輛真正可靠。我們必須將這三者結(jié)合使用,但這也意味著自動(dòng)駕駛車輛的價(jià)格會(huì)非常貴。”
我:“你只說對(duì)了一部分。4級(jí)和5級(jí)自動(dòng)駕駛車輛可能需要攝像頭、LIDAR和雷達(dá)這三種傳感器來提供高可靠性和全自動(dòng)駕駛體驗(yàn)。但是,對(duì)于更多需要部分自動(dòng)駕駛且已經(jīng)開始大規(guī)模量產(chǎn)的2級(jí)和3級(jí)經(jīng)濟(jì)型車輛來說,使用TI毫米波傳感器的成像雷達(dá)能夠?qū)崿F(xiàn)高性能和成本效益,并能夠廣泛采用ADAS功能。”
那么,什么是成像雷達(dá)呢?
正如我向Matt解釋的那樣,成像雷達(dá)是雷達(dá)的一個(gè)子集,因其高角分辨率能夠提供清晰的圖像而得名。
成像雷達(dá)由一個(gè)傳感器配置啟用,其中多個(gè)低功率TI毫米波傳感器級(jí)聯(lián)在一起,且作為一個(gè)單元同步運(yùn)行。它具有多個(gè)接收和發(fā)射通道,能夠顯著提高角分辨率和雷達(dá)距離性能。當(dāng)毫米波傳感器級(jí)聯(lián)在一起時(shí),可以使用集成移相器來創(chuàng)建波束賦形,從而達(dá)到400米的擴(kuò)展范圍。圖1顯示了評(píng)估模塊上的級(jí)聯(lián)毫米波傳感器及其天線。
圖1:一種具有四個(gè)級(jí)聯(lián)TI毫米波傳感器的成像雷達(dá)評(píng)估模塊
用于成像雷達(dá)的毫米波技術(shù)
典型的雷達(dá)傳感器直到最近才被視為車輛中的主傳感器,其主要原因在于角分辨率性能較為有限。
角分辨率是指在相同范圍內(nèi)和相同相對(duì)速度下區(qū)分物體的能力。
一個(gè)凸顯成像雷達(dá)傳感器優(yōu)勢的常見用途是能夠以高分辨率識(shí)別靜態(tài)物體。典型的毫米波傳感器具有高速度、高距離分辨率的性能,可以很輕松地識(shí)別和區(qū)分運(yùn)動(dòng)物體,但對(duì)靜態(tài)物體來說,其識(shí)別能力卻非常有限。
例如,為了讓傳感器“看到”車道中間停下來的車輛并將其與燈桿或柵欄區(qū)分開來,傳感器需要在仰角和方位角上都有一定的角分辨率。
圖2顯示了一輛被困在隧道中的車,車內(nèi)不斷冒煙。該車輛停在約100米遠(yuǎn)處,隧道高度為3米。
圖2:來車的前雷達(dá)需要足夠高的角分辨率來區(qū)分隧道和停止車輛。毫米波傳感器可以穿透任何能見度情況,比如煙。
圖3:毫米波傳感器如何利用多輸入多輸出(MIMO)雷達(dá)實(shí)現(xiàn)高仰角分辨率。
為了識(shí)別圖2所示隧道中的車輛,傳感器需要將其與隧道頂棚和壁區(qū)分開來。
實(shí)現(xiàn)場景分類需要利用這些仰角和方位角分辨率:
? (仰角) = 反正切 (2 m/100 m) = 1.14度
? (仰角) = 反正切 (3.5 m/100 m) = 2度
其中,2 m是隧道高度減去車輛高度的值,100 m是帶成像雷達(dá)的來車與停在隧道內(nèi)的車輛之間的距離,3.5 m是停在隧道內(nèi)的車輛與隧道壁之間的距離。
在某些天氣和能見度情況下,依賴于其它光學(xué)傳感器可能具有挑戰(zhàn)性。煙、霧、惡劣天氣以及明暗對(duì)比都是具有挑戰(zhàn)性的能見度情況,這些情況會(huì)抑制光學(xué)被動(dòng)和主動(dòng)傳感器,如攝像頭和LIDAR,從而導(dǎo)致這些傳感器可能無法識(shí)別目標(biāo)。然而,在惡劣的天氣和能見度情況下,TI毫米波傳感器仍能保持強(qiáng)勁的性能。
目前,成像雷達(dá)傳感器是唯一能在各種天氣和能見度情況下保持強(qiáng)勁性能的傳感器,其在方位角和仰角上都能達(dá)到1度的角分辨率(使用超分辨率算法計(jì)算數(shù)值時(shí)甚至更低)。
結(jié)論
采用TI毫米波傳感器的成像雷達(dá)具有很高的靈活性,能夠以非常高的分辨率感知和分類近場中的物體,同時(shí)能夠在400米以外的遠(yuǎn)場中跟蹤目標(biāo)。這種成本高效的高分辨率成像雷達(dá)系統(tǒng)能夠使2級(jí)和3級(jí)ADAS應(yīng)用以及高端4級(jí)和5級(jí)自動(dòng)駕駛車輛成為可能,并可用作車輛中的主傳感器。
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