認知是趨勢也是目的，但基礎(chǔ)是有足夠豐富的雷達輸出信息量。毫米波雷達并不是什么新東西，但自動駕駛汽車應(yīng)用卻令其煥發(fā)了青春，技術(shù)也在不斷推陳出新。在2022（第四屆）汽車?yán)走_前瞻技術(shù)展示交流會上，上海幾何伙伴智能駕駛有限公司（簡稱幾何伙伴）產(chǎn)品總監(jiān)周明宇在分享車載4D毫米波成像雷達方面的探索和案例時表示，從感知走向認知是汽車傳感器發(fā)展趨勢，也是終極目的，但沒有足夠豐富的雷達輸出信息量則只能是紙上談兵！
毫米波雷達已經(jīng)老了嗎？
毫米波雷達是在30-300 GHz頻域工作的探測雷達，兼具微波雷達和光電雷達的一些優(yōu)點，而汽車毫米波雷達是專門用于車輛高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）的雷達傳感器，主要作用是輔助車輛完成障礙物規(guī)避功能，包括主動碰撞避免或預(yù)碰撞系統(tǒng)（CAS或PCS）、自動緊急制動系統(tǒng)（AEB）、自適應(yīng)巡航系統(tǒng)（ACC）、盲點檢測（BSD）、前防追尾預(yù)警（FCW）、車道改變輔助（LCA）/偏移報警系統(tǒng)（LDWS）、安全車距預(yù)警（TTC）、倒車側(cè)方盲點監(jiān)測（RCTA）等。
從毫米波雷達的應(yīng)用歷史看，傳統(tǒng)3D雷達只有距離、速度、方位信息輸出，信息冗余少、點跡稀疏，無法滿足自動駕駛級別躍遷對于精準(zhǔn)感知的需求，因此技術(shù)的更迭勢在必行。但如果只是在傳統(tǒng)3D雷達上增加俯仰角度測量，由于俯仰分辨率低會出現(xiàn)回波重疊，計算出來的高度信息精度并不高，測量誤差較大；其輸出點數(shù)基本沒有增加，仍屬于點跡雷達范疇。
真正具有優(yōu)勢的是近年來開發(fā)的4D毫米波成像雷達，其通道數(shù)是傳統(tǒng)毫米波雷達的數(shù)十倍，輸出的點云圖像信息呈數(shù)量級增加；因角度分辨率大幅提升，俯仰角測量精度得以提高，可實現(xiàn)厘米級的高度定位；同時，在前端回波檢測處理中應(yīng)用幅度、頻率、相位、能量分布、功率譜等多維度信息檢測，可以形成目標(biāo)與環(huán)境的點云圖像。
4D毫米波成像雷達，
助力智駕系統(tǒng)從感知走向認知
周明宇介紹說，相比相機、激光雷達等傳感器，雷達的獨特優(yōu)勢在于基于多普勒效應(yīng)測算速度，速度感知能力很強，是自動駕駛不可或缺的傳感器。此外，通過對雷達回波時頻的分析，還可以獲得目標(biāo)某些特定部位隨時間變化的速度情況，并提取其運動周期等特征，如汽車和自行車的多普勒特征，從中不僅可以看到由車身平移引起的多普勒頻移，還可以看到車輪轉(zhuǎn)動在車身移動頻率上下產(chǎn)生的多普勒擴展。雷達也可以通過人體回波多普勒特征看到人行走時肢體的擺動和軀干前后移動。
隨著雷達技術(shù)的進步，4D毫米波成像雷達分辨率不斷提升，提供的信息量不斷增加，為雷達認知能力的提升奠定了基礎(chǔ)；由于其全天時、全天候工作特性，在高級別自動駕駛中凸顯出不可替代的作用。
美國自動機工程師學(xué)會（SAE）將自動駕駛定義L0到L5六個級別，分別對應(yīng)無自動化、駕駛支持、部分自動化、有條件自動化、高度自動化和完全自動化。在這幾個階段，自動駕駛系統(tǒng)的使命不同，軟硬件的任務(wù)也不同。
自動駕駛系統(tǒng)的智能化水平并不取決于人們的主觀意愿，現(xiàn)實世界遠遠比我們想的復(fù)雜。自動駕駛必須要有真實數(shù)據(jù)的支撐，想要訓(xùn)練出高普適性的自動駕駛系統(tǒng)首先必須用更快速度收集到大量真實數(shù)據(jù)。這也是4D毫米波成像雷達進入認知時代的契機，讓我們感覺到4D高分辨率毫米波成像雷達在自動駕駛時代確實是生逢其時。
4D毫米波成像雷達可以在獲取高分辨距離、方位角、俯仰角以及速度信息后，對目標(biāo)進行聚類跟蹤，從點云數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)特征，最終基于提取的特征實現(xiàn)分類。例如，幾何伙伴的4D毫米波成像雷達是通過其輸出的信息對目標(biāo)的高度、寬度及速度等信息進行測算，描繪目標(biāo)輪廓并預(yù)測其運動軌跡，從空間點云中可清晰辨認出道路和各類交通工具，從大型卡車到非機動車都可準(zhǔn)確辨別。實現(xiàn)包括目標(biāo)跟蹤定位、自動泊車、可行駛區(qū)域檢測和環(huán)境感知在內(nèi)的功能。
從信息論的角度看，信息的處理、傳遞層級越多，必然會使信息遺失和失真，從而導(dǎo)致信息出現(xiàn)逐層衰減。而實現(xiàn)認知是提升目標(biāo)識別能力及準(zhǔn)確性的關(guān)鍵，與雷達輸出的信息量豐富程度息息相關(guān)。
走向認知的前提：
擁有足夠豐富的雷達輸出信息量
那么，如何讓4D毫米波成像雷達從感知逐漸向認知過渡呢？重要的是提供豐富的信息，支撐雷達認知，助力自動駕駛。最直接的方法是提升目標(biāo)識別的準(zhǔn)確性，即提升點云成像的密度和精度，這與雷達輸出信息量的豐富程度息息相關(guān)。而提升信息量最直接的手段是增加分辨率。
雷達的分辨率包括距離分辨率、速度分辨率及角度分辨率，其中距離分辨率由雷達發(fā)射帶寬決定，速度分辨率由雷達發(fā)射時寬決定，這兩個分辨率已經(jīng)面臨提升瓶頸；角度分辨率由空間孔徑?jīng)Q定，此外通過超分辨算法也可以提升測角精度。
幾何伙伴不斷提升角度分辨率的技術(shù)路線是將多RF芯片級聯(lián)與算法相結(jié)合。通過多RF芯片級聯(lián)直接增加雷達的收發(fā)通道數(shù)量，改善雷達信噪比。陣面孔徑的提升提高了角度分辨率，還可以提高點云質(zhì)量，測得更準(zhǔn)，看得更遠。不過，受體積、成本、功耗、算力限制，實孔徑不能無限擴展。
如果通過子空間分解類、空間平滑類、似然估計類等算法提升角度分辨率，計算量巨大。幾何伙伴一方面探索輕量化超分辨計算，并結(jié)合實際需求使用；另一方面探索利用時間資源，結(jié)合陣列發(fā)射、接收信號的相位因子調(diào)制來實現(xiàn)孔徑擴展，提高分辨率。在算法框架下，點云成像密度和精度決定著4D毫米波成像雷達輸出的信息量豐富程度，即目標(biāo)識別的準(zhǔn)確性。
如果通過子空間分解類、空間平滑類、似然估計類等算法提升角度分辨率，計算量巨大。幾何伙伴一方面探索輕量化超分辨計算，并結(jié)合實際需求使用；另一方面探索利用時間資源，結(jié)合陣列發(fā)射、接收信號的相位因子調(diào)制來實現(xiàn)孔徑擴展，提高分辨率。在算法框架下，點云成像密度和精度決定著4D毫米波成像雷達輸出的信息量豐富程度，即目標(biāo)識別的準(zhǔn)確性。
從4D成像雷達系統(tǒng)經(jīng)典信號處理流程來看，雷達系統(tǒng)獲取的原始ADC數(shù)據(jù)經(jīng)信號預(yù)處理得到快時間、慢時間和天線維度信息。通過對這些信息進行距離-多普勒、CFAR檢測、DOA估計和聚類跟蹤等處理，最終得到點云信息。信號處理層級越多，信息損失就越多。信號通過CFAR和DOA后只剩下了點云和速度信息，大量有用的信息都沒有了。
而在4D毫米波成像雷達經(jīng)典算法框架基礎(chǔ)上，通過釋放信號級信息來提高4D成像雷達的信息量，將可以提高目標(biāo)檢測率并助力雷達認知。例如，直接將RD圖、RA圖等送到后端進行智能處理，結(jié)合點云獲取更完整的信息；對多通道的距離-多普勒直接進行角度FFT后獲取信息，也可以獲取大量信號級信息。
經(jīng)典信號處理流程在獲得RD圖后需要CFAR處理，但CFAR算法基于一定經(jīng)驗和統(tǒng)計信息，經(jīng)此處理后極有可能丟失回波中包含的原始目標(biāo)信息。因此可考慮直接利用CFAR前的RD圖，以及多幀RD圖之間的信息關(guān)聯(lián)或信息變化等均蘊含著大量可用信息。
多感融合，軟硬兼施，
4D毫米波成像雷達持續(xù)創(chuàng)新
伴隨著自動駕駛技術(shù)的發(fā)展和普及，4D毫米波成像雷達從感知智能進入認知是一個必經(jīng)過程。自動駕駛的下一發(fā)展階段將是從認知進入融合，多模態(tài)、多任務(wù)、混合策略等是未來自動駕駛感知發(fā)展的重要方向，多感融合、軟硬兼施、深度集成融合的解決方案將逐漸成為主流。
多模態(tài)是指傳感器種類，如4D毫米波成像雷達、視覺等；多任務(wù)是指利用相同主干網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)不同類型的任務(wù)輸出；混合策略是為了解決數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度學(xué)習(xí)策略受限于數(shù)據(jù)覆蓋面、泛化能力受限的問題，是未來中長期保證感知性能提升的重要手段。
為此，幾何伙伴自研了多源信息融合技術(shù)，同時還在探索BEV（鳥瞰圖）層面的信息融合技術(shù)，在BEV層面融合時序信息或來自視覺及毫米波雷達的特征，基于BEV特征實現(xiàn)檢測及分割等感知任務(wù)。這方面的進展包括將雷達的點云、RD等多維信息與視覺像素信息進行前融合，提高目標(biāo)的檢測率和穩(wěn)定性，后續(xù)將嘗試應(yīng)用于雷視融合產(chǎn)品的落地。
4D毫米波成像雷達新玩法，
助力自動駕駛加速落地
前面提到，毫米波雷達老了嗎？答案顯然是否定的。伴隨科學(xué)技術(shù)的進步和自動駕駛功能的升級，毫米波雷達一直處于從感知走向認知，再由認知進入智能化的創(chuàng)新突破進程中，玩法愈來愈新，愈來愈強！
作為集軟硬件于一體的自動駕駛?cè)诤细兄c智能決策系統(tǒng)供應(yīng)商，幾何伙伴自主研發(fā)的以4D毫米波成像雷達為核心傳感之一，結(jié)合相機、紅外等多傳感融合的感知系統(tǒng)以及處理算法和軟件，正在加速低成本、全天候、高可靠、易量產(chǎn)解決方案的商用落地。
據(jù)介紹，目前幾何伙伴的核心傳感器之一Ares系列4D毫米波成像雷達已對主機廠小批量交付。該產(chǎn)品具備在各種場景下對目標(biāo)4D成像的能力，通過對探測目標(biāo)特征值的精準(zhǔn)測算，可以提供高密度、高精度的點云數(shù)據(jù)，勾勒出探測目標(biāo)的三維輪廓，能夠有效識別路沿、行人、自行車以及窨井蓋、排水渠等低矮障礙物目標(biāo)，大幅提高智駕感知系統(tǒng)的冗余度。
時代變遷的歷史長河凝聚了人類文明的發(fā)展成果。在自動駕駛時代，從感知進化到認知無疑將成為一種必然，誰能夠引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展，誰就將占得先機，打贏自動駕駛的下半場。
