每周学术论文，阅读习惯养成！这是《毫米波雷达 | 论文品读专栏》的第39篇文章，全文1.3W字，专栏合集已达39W字。每期的论文原文在文末给出查看方式，便于读者查找阅读。本文调研了毫米波 (mmWave) 雷达在机器人领域的应用现状，重点关注毫米波雷达的独特功能，并根据最新技术讨论了未来的机会。在 76-81GHz 范围内工作的调频连续波 (FMCW) 毫米波雷达是激光雷达、摄像头和其他在近可见光谱范围内工作的传感器的有吸引力的替代品。雷达已在新的封装类别中得到更广泛的应用，对机器人来说更加方便，而且其较长的波长能够绕过雾、灰尘和烟雾等视觉干扰。本文首先介绍与机器人相关的雷达原理。然后，我们回顾了广泛的机器人应用领域的相关新研究，从运动估计、定位和地图绘制开始。然后介绍物体检测和分类，最后分析当前数据无线电探测和测距或雷达是发射和接收定制电磁脉冲以确定感兴趣物体的距离和方位的过程，在工程解决方案方面有着丰富的历史。尽管雷达在测量天气、跟踪目标、绘制行星图和构建汽车安全系统方面有着扎实的应用[1]，但与其他波长较短的传感器（例如相机）相比，雷达作为机器人中的感知传感器相对被忽视。 传统上，机器人系统依赖于光传感器（例如相机和激光雷达）来构建其环境的表示。通过这些传感器，已经开发出先进的定位和识别技术[2,3,4,5]。不幸的是，当遇到照明或结构老化的情况时，相机和激光雷达并不能普遍发挥作用。尽管在光度校准[3]、图像增强[6]和相机曝光控制[7]方面做出了连续的努力，但这两个近可见光谱传感器在恶劣的环境中遭受了严重的退化。![]()
图1：视觉退化环境 (VDE) 会导致自主机器人中基于激光雷达和摄像头的测量显著退化。在充满烟雾的室内环境中进行摄像头和激光雷达测量消除了导航或分类所需的大多数可识别结构和特征。
如图 1 中的示例测量所示，烟雾、灰尘、雾、雨和雪等具有挑战性的导航条件会严重损害相机 [8] 和激光雷达 [9]，但不会损害雷达。使用更长的波长，雷达理论上可以穿透不同的小颗粒物质。我们在表一中对各种外感受传感器进行了定性和一般比较，以解决每个传感器的具体优点和缺点。![]()
表1：机器人应用中常用的各种外感受传感器的功能和基本传感器信息总结为最佳感知距离、数据密度和数据分辨率。它还描述了每个传感器可以识别的尺寸以及传感器对其环境中的视觉退化的稳健程度。 †密集是指填充传感器字段中的所有值，稀疏意味着仅填充传感器字段中的某些值。 *雷达传感器根据天线和波形参数有不同的配置，导致距离和分辨率存在差异。
雷达最早研制于19世纪末20世纪初，它展示了跟踪大型船舶和飞机的能力，并成为二战期间跟踪目标的关键因素[10]。在跟踪雷达及其他领域的发展过程中，传感器适应了各种其他目的，包括天气监测 [11] 和射电天文学 [12]。随着技术和计算资源使雷达的部署和分析变得更加容易，雷达的应用变得异常广泛。从阿波罗计划 [13] 到最近的国际空间站运行 [14]，雷达已在空间自动化中用于多种目的。鉴于可用的强大感知功能，雷达是一种有趣的传感器，可以与现有信息通道融合，或用作机器人在实际应用中必须执行的各种度量和语义任务的独立传感器。在这方面，雷达领域的一些有意义的工作已经得到了广泛部署，包括自动驾驶车辆[15]、动态目标跟踪（DOT）[16]和同步定位与建图（SLAM）[17]，而除此之外它们的用途才开始被探索。![]()
图2：安装了雷达系统的机器人平台实例。从左至右：快速行驶的跑酷汽车，来自科罗拉多大学博尔德分校，配备了德州仪器公司的片上系统雷达。来自多伦多大学的Boreas数据采集车配备了现代Navtech扫描雷达[18]。南洋理工大学使用老式Navtech扫描雷达的地面车辆[19]。配备两个德尔福系统芯片雷达的过街机器人[20]。
此外，这些雷达传感器现在正在封装以满足汽车可靠性要求。雷达也被安装在移动机器人平台上，以减少许多应用中的传感器有效负载，从而在更广泛的定位、地图绘制和目标分类中发挥更大的作用。图 2 显示了几个带有雷达的机器人的示例。与此同时，最近的努力旨在支持雷达传感器的这些新角色，特别是在算法开发方面。随着每一个新应用的提出，雷达带来的具体挑战都通过创新算法来解决。本文这项调查旨在解决毫米波雷达在自主机器人领域的应用问题。最近，人们对雷达的兴趣猛增，因为新的封装类别使传感器在各种平台上更加可用和方便。 毫米波雷达传感器还可以提供数据，使其成为激光雷达或相机的可行替代或补充传感器（由于其工作中涉及光学频率，因此称为基于视觉的传感器）。人们对机器人技术中雷达的兴趣日益浓厚：至少自 2005 年以来，毫米波雷达已被部署在车辆中，用于辅助巡航控制和自动制动系统 [1]。这就产生了对新封装和以前昂贵设备的更便宜版本的需求。此后的几年里，雷达主要仍然是汽车传感器。然而，随着 2000 年代末自动驾驶汽车研究的爆炸式增长，机器人感知研究人员开始在更广泛的环境中使用这些新设备。例如，从工业应用转向，澳大利亚现场机器人中心 (ACFR) 开发了可安装到移动平台的旋转雷达，用于 3D 测绘并部署在采矿应用中 [21]。Martin Adams 在南洋理工大学工作期间，提出了几种使用安装在地面车辆上的工业雷达进行定位和栅格绘图的方法，在[19]中进行了调查。同时，de Ponte Müller [22] 提供了用于相对车辆定位的各种测距传感器的比较，包括雷达、激光雷达和基于视觉的解决方案。再加上 Schuster 等人提出的有前景的稀疏定位技术。 文献[23, 24],Cen 和 Newman [25, 26] 证明了雷达作为竞争机器人传感器的潜在可行性，并将其在一些研究小组中推广。替代和补充传感器：雷达提出了许多独特的挑战，我们将在2.C节中简要介绍这些挑战。然而，当研究人员开始解决这些挑战时，他们也发现了雷达提供的好处，包括更远的距离、物体穿透和直接速度测量。这些将在本次调查过程中进行彻底探讨。由于雷达并不是当今机器人平台上常见的传感器，因此我们提供了一些数学基础知识，重点关注用例、过滤方法和数据类型。这与以汽车为中心的调查不同，例如 [15, 22]，其中的初步调查更多地关注雷达物理和电气特性。 本文后续将介绍以算法为中心的部分，通过基于特征的直接方法描述一些早期的雷达运动估计工作。然后，本文概述了利用雷达的最先进的定位和测绘技术。接下来，本文分析雷达目标检测和分类算法，按雷达与其他传感器融合或用作独特传感器的方法分开。然后，提供包含雷达数据的各种可用数据集，以便读者可以独立进行实验，并对用于对准传感器的雷达校准进行分析。在每个部分中，本调查都致力于提供每个类别的最新技术的详细概述。选择类别是为了提供足够详细的起点，但又不会因潜在的引用而让读者不知所措。本文希望展示雷达如何用于补充现有传感器（例如摄像头和激光雷达）或在各种度量和语义机器人应用中充当独立传感器。为了进一步回答读者为什么应该考虑使用毫米波雷达的问题，我们接下来讨论基本操作、天线和数据类型以及与机器人应用相关的挑战。我们将在以下部分中概述每个部分，并指出雷达如何与其他测距传感器区分开来。毫米波雷达是指电磁波波长在1至10毫米之间、频率在30至300GHz之间的雷达系统。许多政府已为 ADAS 系统等汽车应用指定了 76-81GHz 左右的特定带宽，因此大多数商用毫米波雷达都在此频率下运行。 1）雷达横截面：当毫米波雷达发出电磁脉冲时，电磁波遇到环境中的物体并反射回来。雷达截面 (RCS) 取决于物体的材料、尺寸和结构，决定了每个物体反射电磁脉冲的强度。准确地说，RCS 是为测量目标物体的反射率而生成的假设球体的横截面积。车辆和厚混凝土墙等物体的 RCS 高于行人或建筑物中的小障碍物。物体反射的所谓“雷达强度”与从雷达发射并从环境中的目标反射的潜在功率乘以特定目标的 RCS 成正比[27]。正如文献论述的那样，强度是识别物体或导航中的语义信息的有价值的衡量标准，因为强回报更有可能与可识别的地标相关。 2) FMCW 雷达：强度也部分取决于雷达使用的天线、雷达发送的电磁脉冲的功率和形状，以及天线对物体返回的灵敏度。天线可分为两种类型：发射天线（TX）和接收天线（RX）。在 FMCW 雷达应用中，TX 天线负责发送频率线性增加的 RF 脉冲或线性调频脉冲。这些线性调频信号从环境中反射出来，返回的信号被 RX 天线捕获。RX 天线接收到线性调频信号后，信号会被放大并混合，或者从相应的 TX 线性调频信号中减去，以创建中频 (IF)。由于两个信号具有相同的斜率，因此 IF 是频率恒定的正弦波。虽然 TX 和 RX 天线有时可以是相同的物理天线元件，但大多数片上系统 (SoC) 传感器将其 TX 和 RX 天线物理分开，以便包含多个 TX 和 RX 天线。各种线性调频参数（包括带宽或起始频率和结束频率之间的变化、线性调频斜率以及线性调频持续时间）可能会导致不同的性能规格，从而改变可检测距离和速度分辨率、最小值和最大值。距离测量是根据信号传输和接收之间的时间差得出的。利用光速 c 和首次到达时间 t0，距离 d 可通过以下方程确定：![]()
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图3：利用 FMCW 雷达，根据线性调频脉冲信号和 IF 信号的相位进行测量。距离测量是根据接收到的线性调频脉冲的特性来确定的。速度和角度测量都是通过利用相位差的特性来确定的。
图3的左侧部分显示了使用绿色虚线生成 IF 信号的区域。发射信号和接收信号之间的差异与从 t0 到 T 的恒定频率 (f0) 正弦波 sin(2πf0t + ϕ0) 成正比。频率 f0 定义为到目标的距离、持续时间的函数。发射的线性调频脉冲 T，以及发射信号的带宽 B = FM − fm。带宽和传输时间与线性调频脉冲的斜率有关 S = B/T。![]()
可以反转该方程来求解作为中频函数的距离 [28, 29]。IF 信号ϕ0 的相位可以表示为等式：
