成为激光雷达的“平替”4D成像雷达能做到吗?

2022年07月16日05:21:03 科技 1873

只要谈及自动驾驶,最重要也是最基本的因素就是感知。


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简单来说,想要让汽车实现自动驾驶,就需要让汽车“看清”或收集到车辆周边的交通环境数据,从而能够根据“看到”的环境随时做出决策,让自动驾驶汽车可以安全驾驶。那么,想要“看清”周边的环境,离不开加装在车辆上的毫米波雷达激光雷达车载摄像头等硬件设备。


我们都知道,摄像头的观察能力相比人类肉眼更易受极端天气、光线等因素的影响,因此通常会搭配毫米波雷达使用。但是这种方案分辨率较低,且获取数据不够丰富,因此被大多数车企所放弃,很多车企转而投向了激光雷达阵营。


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虽然激光雷达可以弥补视觉算法的“盲区”问题,但就目前而言,高昂的成本限制了其大规模的量产应用。就是在这种情况下,4D成像雷达诞生了,而且似乎有希望成为毫米波雷达和激光雷达的折中选择。


那么,4D成像雷达到底是何方神圣?真的可以取代激光雷达吗?


4D究竟是哪4个“D”?



其实,4D成像雷达可以看作是毫米波雷达的进阶版本。而毫米波雷达是一种已经比较成熟的技术,可以通过发射并接收反射回来的电磁波,计算出物体的距离、方位、速度三个数据,这也就是我们高中物理所学到的多普勒效应


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距离、方位、速度也就构成了3D的含义,所以我们熟悉的毫米波雷达已经是3D的了。但这个3D和我们通俗讲的“空间3D”并非相同的意思,这一点不要混淆。


传统的毫米波雷达已经可以检测静态障碍物,能够准确知道目标与雷达之间的距离、方位、速度信息,但因为不具备测量高度的能力,因此难以判断前方静止物体是在地面还是在空中。车载摄像头也只能拍摄到2D平面图像,即便通过深度学习的辅助,依旧无法精准测得周围物体与自动驾驶汽车之间的距离。因此,这也是早期因系统误判而导致的“自动驾驶”事故的部分诱因。


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所以,在摄像头技术飞速发展的同时,提高毫米波雷达的判断能力也被一同提上日程。毕竟对于毫米波雷达而言,最难的是判断静止物体。如何将井盖、减速带等较小的静止物体及交通标识牌、龙门架等很高的“空中障碍物”区分开来,就成为毫米波雷达再次被升级进化的原因。正因如此,4D成像雷达应运而生。


4D成像雷达算得上是毫米波雷达的进阶版本,在普通毫米波雷达的基础上,增加了高度数据,也就是“3D+1D”的含义。在多了一个高度探测值的数据下,毫米波雷达不仅提高了“视力”范围,也让探测范围和分辨能力都有所增强。


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将高度这第4个维度整合到传统毫米波雷达中后,就可以更好地了解和绘制环境地图。让测到的交通数据更为精准,就可以有效解析测得目标的轮廓、行为和类别,从而适应更加复杂的道路。如果能识别更多小物体、被遮挡部分的物体及静止或横向物体,也就能精准地了解车辆需要在什么情况下刹车,从而提供给决策规划更多可依赖的信息。


以华为4D成像雷达为例,这款雷达采用了12个发射通道、24接收通道,整体具备了12*24,也就是288通道,比常规毫米波3发4收的天线配置整整提升了24倍。信道越多,意味着可以形成越多的点,也就有更高的分辨率。而通过这些点,可以识别出目标的轮廓、类别、行为,这也就是成像的意义。


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从性能效果来说,4D成像雷达算是3D毫米波雷达的升级版。另一方面,从成本上看,4D成像雷达的成本也仅为激光雷达的10%-20%。所以,在激光雷达之后,4D成像雷达极有可能成为自动驾驶传感器市场上的下一个爆点。


能取代激光雷达吗?



其实早在2018年,德州仪器就提出了4D成像雷达的概念,直到2021年,4D成像雷达才迎来“正式出道”。一时间,大陆集团、Waymo安波福华为等科技巨头纷纷推出新品,同时也引得傲酷、苏州毫米波、安智杰等诸多新兴玩家纷纷押注布局。但真正搭载该项技术的量产车到现在还没有等到,激光雷达倒是已经开始交付使用了。


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从工作原理上来讲,激光雷达和毫米波雷达基本类似,都是利用回波成像来显示被探测物体的。不过激光雷达发射的电磁波是一条直线,以光粒子发射为主要方法,而毫米波雷达发射出去的电磁波是一个锥状的波束,这个波段的天线主要以电磁辐射为主。


从探测精度上来看,激光雷达具有探测精度高、探测范围广及稳定性强等优点。在精确度方面,毫米波雷达的探测距离受到频段损耗的直接制约,也无法感知行人、非机动车等,并且对周边所有障碍物无法进行精准的建模。单从这一点来看,4D成像雷达的精度就大不如激光雷达。


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再从抗干扰能力上来说,由于激光雷达通过发射光束进行探测,受环境影响较大,光束受遮挡后就不能正常使用,因此无法在能见度低的雨、雪、雾霾、沙尘暴等恶劣天气中开启。而毫米波雷达穿透雾、烟、灰尘的能力强,因此可以在糟糕的天气中使用。在抗干扰能力这一点上,4D成像雷达又能扳回一城。


所以,激光雷达和毫米波雷达其实各有优劣,目前谁也无法完全取代对方。两者甚至有一种相辅相成、彼此取长补短的关系,只不过在激光雷达高昂的成本面前,4D成像雷达的性价比就凸显了出来。


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目前我们能在市面上买到的车,搭载的驾驶辅助级别基本还是L2级,以及一些预埋的L3级驾驶辅助系统,其实并不需要那么高线束的激光雷达。这时候,4D成像雷达如果可以辅助L3级功能落地,那么便可以得到广泛运用。


从激光雷达来看,高精度车载激光雷达产品生产商主要集中在国外。从毫米波雷达的产业布局来看,目前也主要是被海外的巨头控制着,国内尚属于起步阶段。激光雷达精度高,但成本也高昂,是毫米波雷达的数十倍,因此毫米波雷达也凭借更高的性价比及自身其他性能优势得以被广泛运用。


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当然了,4D成像雷达目前还面临着很多的技术难点。除了产品本身的一致性、可靠性等问题外,在大阵列多通道下,如何保证相位校准也是个考验,这里包括了水平角和俯仰角,校准难度变得更高。


大师观察


从现今的技术来看,要想实现完全自动驾驶还有相当大的难度。4D成像雷达的出现,或许可以一定程度上降低或取代对激光雷达的使用,但要真正做到量产装车并非易事。受限于上游材料供应链,4D成像雷达现在还处于发展的早期,距离真正大规模商业化应用还有很长的路要走。

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