毫米波雷達「點雲成像」補位感測器融合

眾所周知，無論是攝像頭還是激光雷達，目前的量產技術仍然是受限於天氣條件。這也促進了業內在過去幾年關於多感測器融合的趨勢判斷。

以激光雷達為例，此前《高工智能汽車》從多家試用過目前市面上主流激光雷達產品得到的反饋，在非理想天氣條件下，激光雷達廠家所給出的測距範圍「大幅縮水」。

近年來，全球在毫米波雷達領域的初創公司都在嘗試向高解析度的成像雷達技術方向拓展。他們希望能夠基於毫米波雷達不受天氣和光線影響的獨特優勢，如何最大程度改善傳統雷達解析度低的缺點。

目前，毫米波雷達主要用於以下幾大場景：

前雷達是前向主動安全功能的最關鍵零部件，也是目前很多法規強制性的要求。對於前向碰撞檢測、報警、緩解和緊急制動作用明顯，尤其是在惡劣的照明和惡劣的天氣條件下。

角和側雷達通過監視沿側面移動的車輛或障礙物威脅。它們用於盲點監測，車道變換輔助和車道偏離警告。

後雷達：對於可能的後方及側後方追尾和交叉路口的交通警示，並可以協助自動泊車功能。

4D（3D空間+速度）成像毫米波雷達，被認為是趨勢之一，將解析度提升至接近激光雷達的水平，既解決對小物體的識別，以及移動、靜止物體的跟蹤，同時，毫米波雷達的穿透力（超視距能力）是對激光雷達的缺陷彌補。

同時，4D雷達相比傳統雷達可以做到垂直方向的探測，並直接實時給出物體的移動速度，而激光雷達則需要間接計算得出。

以目前三種感測器的測距範圍來看，毫米波雷達仍然具備優勢，這也使得在多感測器融合的狀況下，其成為最早發現前方障礙物的感測器。

此外，現有的24GHz，77GHz毫米波雷達仍然存在不少缺陷，比如必須在較窄的視場角提供中遠距的中低解析度，或者寬視場角的低解析度之間選擇。這也使得下一代雷達的突破已經成為剛需。

1度角解析度、300米測距以及帶有俯仰角的垂直檢測，是目前自動駕駛向L3、L4級落地對毫米波雷達提出的需求。

同時，高解析度甚至可以在部分場合替代目前激光雷達創建詳細道路數據的功能，並同樣提供汽車周圍障礙物大小（甚至做簡單的物體分類），位置及速度數據。

而垂直高度的檢測，可以識別道路的限高和前方的大型靜止物體。4D毫米波雷達多了一個高度維度，能探測物體的3D坐標數據，和視頻及激光一樣，數據融合非常容易，融合精度也非常高。

另外，沿路空中的物體，如天橋、紅綠燈、路牌等都在高處，傳統毫米波雷達沒法探測出來。

而有了4D雷達後就很容易做到。4D雷達比普通毫米波雷達多了縱向天線及處理器，可以檢測不同高度，不同水平面上的運動和靜止物體。

而相比激光雷達的大數據量，4D毫米波雷達也可以降低對車載計算單元帶來的大數據量處理瓶頸，而且是基於低功耗的前提。

當然，成本是目前限制多感測器融合的主要原因之一。4D毫米波雷達甚至可以做到目前普通77GHz雷達的成本，這為自動駕駛方案商及汽車製造商提供了更多的可選項。

目前，全球在4D毫米波雷達研發上，有包括傲酷雷達（Oculii）、Arbe Robotics、HENSOLDT、Steradian Semi、ARI、Metawave等多家廠商正在突圍。

傲酷雷達（Oculii）在全球首創了車載4D（X,Y,Z和速度）高清點雲成像毫米波雷達，採用了世界首創的虛擬MIMO方式，用類似激光點雲的成像方式，同時對距離250米內的移動和靜止目標點雲高清成像。

由於每點帶有高度和速度信息，行人車輛及路沿隔離帶一目了然，特別適用於最有挑戰的城市人車混雜的場景。

目前這款雷達已達每秒5萬點，成像效果可與低線束激光雷達媲美。下一步隨著點雲的密度增加，可以達到高線束激光雷達的效果。

此外，傲酷推出的77/79G 4D高清點雲成像毫米波雷達目前已經開始小規模量產，接下來準備在國內進行大規模車規級量產。

由於採用了TI的CMOS解決方案，其4D點雲雷達可以做到名片大小。長距雷達測距範圍能達到250米，角度解析度小於1度。未來，角解析度可進一步提升至0.1度。

目前最難的是毫米波雷達如何提升角解析度。

理論上來說，增加角解析度的直接做法就是增加天線數量，軍用雷達動輒上百個天線，使得其角解析度很高。但車載雷達體積尺寸受限，不能簡單靠加天線去做這件事。

傲酷採用了虛擬MIMO的方式，在不增加物理天線數量的情況下，用幾根天線模擬出上百根天線的效果，克服了多年來傳統毫米波雷達存在的角解析度不高不能成像的瓶頸，讓毫米波雷達替代低線束激光雷達成為可能。

同時，在與視覺融合方面，4D毫米波雷達具備天然優勢。

點雲毫米波雷達就可以把攝像頭的短板很好地補上，對周邊複雜環境可以3D實時建模，對行人車輛的精準距離和速度監測。

攝像頭在大雨、黑天、逆光下的性能下降，也可以被點雲毫米波補上。這樣攝像頭+點雲毫米波成為L3功能的最佳感測器組合。

從表中可以推斷出，雷達和攝像頭是相輔相成的，並且這種組合能夠替代其他感測器技術。

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