汽車虛擬「電子眼」——雷達感測在ADAS和自動駕駛的應用
作者 : Donal McCarthy,ADI汽車雷達產品線總監
雷達感測器的獨特功能不斷擴展,使其成為L4和L5級自動駕駛系統中其它感測器類型的重要補充。但在L2和L3級系統中,雷達則是主要的感測器,因為它實現了尺寸、成本和性能的最佳組合。
速度更快、解析度更高的雷達感測器透過改善車輛的安全性和舒適度,有助於實現下一代駕駛輔助技術。如果全球投資商知道哪裡可以賺錢,那麼瞭解並掌握顛覆市場三大趨勢的人將成為汽車領域的贏家:
- 先進駕駛輔助系統(ADAS)技術迅速普及,自動駕駛車(AV)最終將獲准上路行駛;
- 電氣化;
- 「行動即服務」(MaaS)的概念正挑戰著個人擁有車輛的傳統觀念。
將特斯拉(Tesla)和福特(Ford)的市值進行比較,就可以看出這些趨勢的重要性;特斯拉每年生產的汽車不足400,000輛,該公司的策略以一系列創新為基礎,包括以電池為動力的牽引系統、自動駕駛和無人駕駛計程車等功能,以支援特斯拉的共乘車服務。
福特汽車的大部份收入來自配備高功率內燃引擎的傳統美國皮卡車。福特在2017年的汽車產量超過600萬輛,到2019年底的市值僅為370億美元,相形之下,規模較小的特斯拉則達到了440億美元市值。
Uber等公司開啟的商業模式和軟體創新推動了MaaS理念的普及,電氣化程度的提高也依賴於生產創新,例如特斯拉的Gigafactory電池。但是,駕駛輔助系統創新的重點在於硬體和軟體技術,必須將複雜的感測器系統和人工智慧(AI)結合起來。
所有的駕駛輔助系統在一定程度上依賴於多種形式的感知技術:在全自動駕駛的車輛中,光達(LiDAR)和視覺攝影機等光學技術將與電磁動作感測器(加速度計、陀螺儀和磁力儀)以及射頻(RF)/微波系統(雷達和衛星定位)協同作用。
而早在第二次世界大戰(World War II)開始引起大眾關注的雷達技術,如今依然在創新的汽車技術開發過程中發揮作用,這著實令人深感意外。事實上,如今許多24GHz雷達感測器都安裝在汽車的保險桿上;單ADI一家公司至今就已為汽車製造商的近3億個感測器提供元件,廣泛用於盲點偵測、自動變換車道以及自動緊急煞車(AEB)等應用中。
圖1:超級雷達和成像雷達:車子的眼睛
但隨著一些功能(例如新ADAS建置中的AEB和自動調整巡航控制[ACC])的不斷演進,人們開始要求更高等級的駕駛輔助,這促使供應商開發具有高精度、長測量距離、快速偵測和更完整技術前景的新雷達系統。這主要基於兩個原因:安全性和舒適性。例如AEB和ACC等駕駛輔助系統,有助於挽救性命以及預防交通事故。配備這些系統的車輛能獲得新車安全評測機構(NCAP)的更高安全評價,而這會提升新車的價值,對消費者也更有吸引力。
AEB和自動緊急煞車系統的應用範圍和複雜度不斷提高,以滿足對車輛L2或L3級駕駛輔助技術日益增加的市場需求。舉例來說,新的NCAP規範要求能夠更靈敏地檢測行人——用NCAP的專業術語來說,即弱勢用路人。透過控制車輛在都市和高速公路環境下的高速煞車功能,開發中的AEB系統在更複雜的事件中,將會比在一般指定的環境下更可靠地運行。
市場也在回應購車者的心聲,這些購車者希望利用技術降低駕駛難度,尤其是在高速公路上。豪華車款(例如賓士S系列)已經提供有限的高速公路自動駕駛功能,例如自動調整與前車的距離,以及透過主動轉向輔助,讓車輛保持在車道內行駛。汽車供應商還在不斷改進這些功能,以便能在更廣泛、更複雜的情況下使用。這加劇了對高性能雷達的需求。
要實現L4和L5的更高等級自動駕駛,讓駕駛人完全無需操控汽車,就需要開發能夠360°全方位即時觀察車身的感測系統。這些無人駕駛計程車的控制系統將會極其複雜,需要利用冗餘來消除錯誤檢測風險,並將來自不同類型感測器(例如雷達、攝影機和LiDAR感測器)的輸入結合在一起。
視覺攝影機可用於輔助辦識物體,如人、動物和路標。LiDAR技術創造了豐富的點雲,可以即時測量車輛與外界物體之間的距離,並測量物體的大小,從而產生外部世界的高解析度3D地圖。
但是,雷達感測器的獨特功能不斷擴展,使其成為L4和L5級自動駕駛系統中其它感測器類型的重要補充。在L2和L3用例中,雷達實際上是主要的感測器類型,因為它實現了尺寸、成本和性能的最佳組合。
更關鍵的是雷達可執行4D感測,能夠一次測量物體的距離、速度、角度和高度。雷達感測器還能在雨、霧和雪等條件下運作,而在這些條件下,LiDAR感測器和視覺攝影機的功能會受到影響或不可用。
更高性能,更高整合度
相較於正開發中的車用雷達系統,目前使用的雷達技術將會顯得遲鈍且功能受限。在測量與前車之間的距離及其速度方面,當今安裝於前保險桿上的雷達感測器確實表現出色。
但是,完整的高速公路自動駕駛系統必須能夠在德國的高速公路上安全運行,例如,在高速公路上可能有摩托車,其尺寸更小、比客車更難檢測到,而且能夠以高於180km/h的速度接近外車道。為了能夠更早且更準確地檢測到這種風險,自動駕駛的雷達系統需要能夠更準確、更快且在更大距離範圍內進行偵測。
在開發這些功能的同時,還得遵守汽車產業對於尺寸和成本的嚴格限制,這就需要半導體技術、射頻(RF)系統操作和訊號處理等領域的創新。例如,ADI新一代雷達元件——76GHz至81GHz單片式微波IC (MMIC)發射器和接收器,都採用了新型Drive360 28nm CMOS技術平台。相較於業界通常使用的SiGe半導體,Drive360平台具有以下重要特性:
- 在偵測遠距離的物體時,輸出功率高,而且回波雜訊低;
- 低相位雜訊和高中頻(IF)的頻寬,在檢測小型物體時能提供極高的精確度,例如摩托車和孩童;採用以前的雷達感測器比較難以實現;
- 高性能相位調變,使雷達感測器能夠更有效地辨識一個場景中的多個物件;
- 超快脈衝傳輸,能夠對快速移動的物體更快做出反應,例如以180km/h速度前行的摩托車。
使用CMOS技術也支援在雷達元件中實現高度整合的數位功能,以協助降低先進雷達系統的成本,以及縮小其尺寸。過採樣的類比數位轉換器和超低雜訊數位PLL時脈等功能有助於提高下一代77GHz雷達感測器的運行速度、解析度和穩定性。
先進的半導體技術、類比專業技術以及系統軟體功能的結合,將能夠進一步利用雷達技術,擴展在下一代車輛中部署的ADAS功能。
(本文同步刊登於《電子工程專輯》雜誌2020年7月號)
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