手机贤集

工业平台

返回贤集网

大陆/麦格纳/安波福之后,采埃孚加入4D成像雷达量产队伍

罪与罚 2021-02-04 13:43:25

传统汽车零部件巨头对于下一代传感器的布局,已经初露端倪。


摄像头方面,800万高图像分辨率摄像头、超过120度的广角视场已经成为新车型高端标配,激光雷达也已经进入前装小批量上车阶段,而在毫米波雷达方面,4D成像雷达也将在今年进入量产周期。


去年底,大陆集团宣布2021年量产首个4D成像雷达解决方案(基于芯片极联+赛灵思FPGA),宝马成为首家量产搭载汽车制造商,4D成像雷达也进入真正市场化元年。


今年初,安波福宣布即将推出下一代高级驾驶辅助系统(ADAS)平台,亮点之一就是即将亮相的4D成像雷达+机器学习能力,可以实现跟踪200米以外的小物体。

大陆/麦格纳/安波福之后,采埃孚加入4D成像雷达量产队伍

近日,有知情人士透露,采埃孚也将在今年实现4D成像雷达的量产,目前,相关产品已经进入最后的的验证测试阶段,确保与现有控制单元的接口和软件架构设计满足技术要求。


目前,国内部分自主品牌汽车制造商也正在部署下一代新车型量产搭载4D成像雷达,也被视为高级别自动驾驶落地的关键感知升级路径。


“4D高清成像雷达能充分解决传统雷达的这些痛点,而又保持了毫米波的一系列重大优点,可以说是个两全其美的技术方案。”傲酷雷达CMO&亚太区总裁郄建军表示。


这家公司提出的全球首创虚拟孔径成像技术(VAI)独特天线设计,可在MIMO虚拟天线基础上再虚拟10-100倍天线,可以基于市场主流车规芯片(TI/Infineon/NXP等)。


截至目前,全球范围内包括大陆集团、安波福、采埃孚、傲酷雷达、华为、麦格纳(与Uhnder合作)等公司已经陆续宣布4D成像雷达的量产和合作项目计划。


一、低成本的博弈


自动驾驶有一系列技术挑战——从巨大的计算能力到所需的机电冗余执行器。然而,需要克服的最大障碍之一还是环境识别。


“如果一辆车必须对所有可以想象到的复杂交通状况做出正确反应,那么就需要一套完美的360度环境视图。”采埃孚传感器技术和感知系统负责人Dr.Martin Randler表示。


要实现这一点,毫米波雷达至关重要。尤其是在与摄像头的融合情况下,弥补后者在眩光、雨、雪和雾天等恶劣天气的感知能力。


目前,采埃孚的第一代4D成像雷达已经在官方网站进行展示,尺寸约为10x10厘米,安装在车辆前保险杠,探测距离超过300米,拥有192个接收通道,是传统雷达的16倍,在每个测量周期有几千个数据点,而传统雷达只有几百个。


大陆/麦格纳/安波福之后,采埃孚加入4D成像雷达量产队伍


按照4D成像雷达的基本特性,能够形成三维可视化环境(其中,仰角是对传统雷达最大的改进之一),此外,高分辨率甚至可以区分与车辆距离相同、以相同相对速度移动的物体,以及前方静止和横向移动物体。


同时,高密度数据点,提供了更多关于物体形状的详细信息。以采埃孚为例,4D成像雷达可以从行人身上接收大约10个数据点,而不是以前只有1或2个点,使系统能够更准确地区分人和静态物体。


随着数据点数量的增加和更好的分布,该系统甚至能够通过测量点的移动速度来定义单个肢体的运动,这意味着传感器可以看到行人的移动方向。


目前,从方案成本构成来看,激光雷达的导入更多是补充前向感知的冗余,保证在中高速场景下的障碍物精准感知。前期,激光雷达的上车数量以1-2个为主。


而4D成像雷达可以在低成本要求下(目前,1R+2R,1R+4R的配置已经是主流趋势,相比传统雷达,成本增加相对可控),更好的帮助L2+/L3自动驾驶系统实现感知冗余以及与摄像头的融合感知。


此外,由于没有增加新的传感器,4D成像雷达可以更快速针对现有的感知算法、模型进行调整,减少研发工作,并可以加快新车型的上市时间。


不过,4D成像雷达对信号处理和分析也提出了巨大的挑战。比如,大陆集团的ARS540就采用了NXP MR3003四极联+赛灵思FPGA方案,拥有多个DSP线程使实时雷达传感器数据输入的硬件加速成为可能。


此外,NXP新推出的4D成像雷达方案(TEF82xx+S32R294/S32R45)在芯片配置上也下了不少功夫。其中,TEF82xx可以多颗极联,采用16nm FinFET和40nm RFCMOS技术,将于2021年开始批量生产。


大陆/麦格纳/安波福之后,采埃孚加入4D成像雷达量产队伍


S32R294则采用NXP的z系列处理器内核,实时Z4内核同步运行,而双Z7处理器用于处理应用程序,整体性能是此前S32R274 SoC的两倍。


而S32R45则标志着恩智浦向Arm平台的迁移,SoC具有多个同步运行的Cortex-M7以及一对Cortex-A53应用内核,也支持锁步机制,可以支持处理特征检测和分类(识别不同类型的对象,如人、车和动物)。


此前,NXP已经推出一款车规级的AI工具包,除了应用于传统的视觉领域,4D成像雷达也将使用神经网络根据其点云图像对道路使用者及障碍物进行分类。


二、毫米波雷达已经起量


眼下,博世、大陆、安波福、采埃孚以及法雷奥等传统一级汽车零部件供应商正在推动传感器市场向前发展,从单个传感器、驱动软件,到集成不同传感器的完整感知系统。


“未来自动驾驶相关的传感器市场规模很难估算,几乎每个供应商都根据自身的优势从不同的角度来考虑这个问题。”一些行业人士表示,未来10年,不管汽车智能化如何演进,不可能没有传感器。


按照法雷奥公司的估算,传感器的整体市场规模在每年100亿至120亿欧元(约合118亿至142亿美元)之间,到2030年,这个数字将上升到每年350亿至400亿欧元。


以毫米波雷达为例,从1R前向,到1R+2R(侧后)再到1R+4R(四个角),市场需求量正在逐年递增。英飞凌相关负责人表示,毫米波雷达市场规模在未来10年可能增长5倍。


根据高工智能汽车研究院最新发布的《2020年度中国新车ADAS搭载市场分析报告》显示,2020年国内市场新车(合资+自主品牌)上险搭载前向77GHz雷达数量达到537.28万颗,同比增长43.38%。


一些公司表示,未来3-5年,基于多传感器的ADAS市场的最大需求来自L2/L2+市场,安全法规是关键驱动因素之一。


不过,目前最大的障碍在于系统开发和验证成本,尤其是一些全新的传感器的导入,比如激光雷达。“相比来说,4D成像雷达和传统雷达有一些共同性,再加上更容易与摄像头进行数据融合,优势非常明显。”行业从业者表示。


按照一些公司的测算,4D成像雷达可以很快在几年内达到目前传统雷达的成本,此外,考虑到软硬件解耦趋势,4D成像雷达在提供丰富点云数据的基础上,还可以实现OTA更新,来增加更多的功能应用。


有了4D成像雷达,是不是就可以不用激光雷达?这是行业内议论较多的话题。


一些行业人士表示,目前激光雷达还是有自己的独特优势,尽管这种差距可能会随着4D成像雷达的量产而缩小。比如,在L2+或者L3级别自动驾驶上,汽车制造商出于成本的考虑,就有可能转而采用4D成像雷达。


“激光雷达不会消失。4D成像雷达并没有取代激光雷达,而是克服了传统雷达的一些局限性。”上述人士坦言,不过,4D成像雷达的确提供了更多的感知组合选择项,尤其是从成本的角度来考量。


此外,由于4D成像雷达在俯仰角及角分辨率上的突出优势,其在商用车智能驾驶市场替代传统雷达的市场机会也已经出现。比如,限高防碰撞的需求。


近日,初创公司Arbe宣布,与Qamcom合作在卡车、公交车等市场部署基于自主研发芯片组(48发/48收的专有芯片组和专用处理器芯片)的成像雷达系统。


按照高工智能汽车研究院跟踪的国内商用车主动安全市场数据,以相关的营运车辆安全法规测算,未来几年新车的前向雷达每年需求量在150万颗以上,也为4D成像雷达上车提供了更多的细分市场机会。

来源:高工智能汽车

注:文章内的所有配图皆为网络转载图片,侵权即删!

免责声明

最新回答

还没有人评论哦,抢沙发吧~

为您推荐