雷达扫描汽车周围的道路
本文转载自是德科技（KEYSIGHT TECHNOLOGIES），原文链接：https://www.designnews.com/automotive-engineering/automotive-radars-beyond-what-meets-the-eye
一、概述
自动驾驶技术就像训练自动驾驶汽车 (AV) 像人类一样驾驶，或者希望比人类驾驶得更好。正如人类依靠感官和认知反应来驾驶一样，传感器技术是自动驾驶实现不可或缺的一部分。
在摄像头、雷达和激光雷达传感器中，雷达在辅助交通安全方面的历史可能最为悠久。最早用于交通安全的专利雷达技术之一是“telemobiloscope”。它是由德国发明家 Christian Hülsmeyer 发明的，作为船舶的防撞工具。
雷达技术已经取得了长足的进步，目前已成为汽车安全功能的重要推动因素，其市场规模庞大，预计到 2023 年将超过 50 亿美元。
汽车雷达具有多种优势。这些优势继续帮助工程师采用高级驾驶辅助系统 (ADAS)。现代车辆中的雷达可实现自动紧急制动系统、前方碰撞警告、盲点检测、车道变换辅助、后方碰撞警告系统、高速公路上的自适应高速巡航控制以及拥堵交通中的走走停停。
表1：汽车雷达技术的优势和当前局限性
二、3D区分
传统的 3D 汽车雷达传感器使用无线电频率来检测 3D 物体：距离、角度和多普勒或物体的速度。为了将汽车雷达传感器提升到安全价值链的更高水平以辅助自动驾驶，该行业不断突破 3D 雷达的局限性。自 2022 年以来，由于欧洲电信标准协会 (ETSI) 和联邦通信委员会 (FCC) 制定的频谱法规和标准，欧洲和美国都逐步淘汰了 24 GHz 超宽带 (UWB) 雷达频率，从 21.65 GHz 到 26.65 GHz。
在逐步淘汰 24 GHz UWB 频谱时，监管机构为车载雷达技术开放了 76 GHz 至 81 GHz 的连续 5 GHz 频段。76 GHz 频段用于长距离探测，而 77 – 81 GHz 频段用于短距离高精度探测。
先进汽车雷达系统的频率更高、带宽更宽，有助于提高雷达的距离分辨率，这决定了物体需要相距多远才能被区分为两个物体。例如，在 77 GHz 雷达系统中，两个物体只需相距 4 厘米，雷达就能将它们区分为单个物体，而较旧的 24 GHz 系统则需要物体相距至少 75 厘米，雷达才能将它们检测为不同的物体，如图 1所示。
图 1. 24 GHz 雷达（左）无法区分距离太近的单个物体，而 77 GHz 频段的雷达传感器（右）则可以将目标识别为不同的物体
汽车雷达区分物体的能力非常重要。想象一下，一个女孩和她的狗一起站在路边。在大多数情况下，人类驾驶员可以轻松识别这种情况，并且很可能预先阻止狗的任何突然动作。然而，只有带宽更宽的汽车雷达传感器才能分别检测到女孩和狗，并向自动驾驶系统提供正确的信息，如图 2所示。
图 2. 1 GHz（左）和 4 GHz（右）带宽之间的测试比较表明，只有右侧的较宽带宽才能检测到两个不同的物体
三、使用 4D 雷达更安全地航行
当人类将方向盘交给自动驾驶汽车时，雷达传感技术必须能够提供准确的功能来检测、分类和跟踪车辆周围环境中的物体。这种需求推动了 4D 雷达的发展，这种雷达可以提供有关 3D 空间中物体的更准确和详细的信息，包括它们的垂直角度，以及 3D 雷达已经报告的距离、水平角度和速度（见表 2）。
表 2. 3D 和 4D 雷达之间的差异
4D成像雷达的出现意味着自动驾驶汽车可以以更高的分辨率探测更小的物体，成像雷达可以提供更完整的“全方位”环境测绘。
使用 4D 和成像雷达检测物体高度的能力对于自动驾驶汽车正确解读垂直视角中的物体至关重要。例如，自动驾驶汽车的 3D 雷达可能会错误地将从平坦井盖反射的信号检测为道路上的障碍物，并突然停下来避开不存在的障碍物。
在现实世界中，汽车雷达探测到的交通“事件”绝不是上述例子中的零散事件。人类驾驶员在数百辆其他车辆、行人、道路施工甚至偶尔横穿马路的野生驼鹿之间穿行（图 3），使用视觉和声音感知到的信息以及交通规则、经验和本能。
图 3. 一个关于驼鹿的问题，或者说一个值得深思的问题：如果驼鹿在漆黑的夜晚穿过你的自动驾驶路径，它会在车辆的前灯下僵住吗？还是远程雷达会提供足够的警告并在一段适当的距离内减速停下来？
同样，自动驾驶汽车依靠来自雷达传感器和其他系统（包括摄像头、激光雷达和车联网或 V2X 系统）的精确数据来检测交通环境。不同的数据流与 ADAS 或自动驾驶算法进行通信，这有助于感知检测到的车辆或物体的相对位置和速度。然后，ADAS/自动驾驶系统中的控制算法有助于触发被动响应，例如闪烁警告灯以提醒驾驶员盲点危险，或主动响应，例如应用紧急制动器以避免碰撞。
四、测试汽车雷达探测
目前，汽车制造商和雷达模块供应商使用软件和硬件来测试其雷达模块的功能。基于硬件的测试有两种主要方法：
使用与被测雷达设备 (DUT) 距离和角度不同的角反射器，每个反射器代表一个静态目标。当需要改变这种静态场景时，必须将角反射器物理移动到新位置。
使用雷达目标模拟器 (RTS)，可以对雷达目标进行电子模拟，从而允许模拟静态和动态目标，以及模拟目标的距离、速度和大小。基于 RTS 的功能测试的缺点在于复杂且真实的场景，其中目标超过 32 个。基于 RTS 的测试也无法表征 4D 和成像雷达检测扩展物体的能力，这些物体是由点云而不是仅一个反射表示的物体。
图 4. 使用雷达目标模拟测试雷达传感器无法提供用于验证自动驾驶应用的完整交通场景。KEYSIGHT TECHNOLOGIES
仅针对有限数量的物体测试雷达装置无法全面了解自动驾驶汽车的驾驶场景。它掩盖了现实世界的复杂性，尤其是在城市地区，那里有各种不同的路口和转弯场景，包括行人、自行车和电动滑板车。
五、更智能的雷达算法
机器学习正越来越多地帮助开发人员训练他们的 ADAS 算法，以更好地解释和分类来自雷达传感器和其他传感器系统的数据。最近，YOLO 这个术语出现在汽车雷达算法的头条新闻中。这个首字母缩略词代表“你只看一次”。这个首字母缩略词很贴切，因为雷达感知的内容以及 ADAS 算法如何解释数据是任务关键型过程，这可能是生死攸关的问题。基于 YOLO 的雷达目标检测旨在同时准确检测和分类多个物体。
在这些自动驾驶系统进入最终昂贵的道路测试阶段之前，对物理雷达传感器和 ADAS 算法进行严格测试至关重要。为了创建更真实的各种现实世界交通场景的 360 度视图，汽车制造商已开始使用雷达场景模拟技术将道路带入实验室。
迈向 4 级和 5 级自动驾驶的关键挑战之一是能够区分道路上的动态障碍物并自主决定行动方案，而不是仅仅在仪表盘上显示标记或闪烁警告。在模拟交通场景时，每个物体的点太少可能会导致雷达错误地将间距很近的目标检测为单个实体。这使得不仅难以全面测试传感器，而且难以全面测试依赖雷达传感器数据流的算法和决策。
新的雷达场景仿真技术使用射线追踪和点云从高度逼真的模拟交通场景中提取相关数据，并提供更好的物体检测和区分（见图 5）。使用新颖的毫米波 (mmWave) 无线技术，雷达场景模拟器可以为短程、中程和长程汽车雷达生成距离近至 1.5 米、远至 300 米、速度为 0 至 400 公里/小时的多个静态和动态目标。这提供了更真实的交通场景，可用于测试雷达传感器。
图 5. 使用雷达场景仿真进行感知算法测试的屏幕截图。右侧屏幕显示了模拟的交通场景，该场景由左侧的雷达场景模拟器模拟。绿点代表模拟的雷达反射，红点代表雷达传感器检测。
雷达场景模拟对于上路前的驾驶测试非常有用，因为雷达传感器和算法都可以快速进行多次设计迭代，以修复错误并微调设计。除了 ADAS 和自动驾驶功能测试外，它还可以帮助汽车制造商处理各种处理应用，例如验证不同保险杠设计、油漆和雷达模块定位对雷达功能的影响。
对于自动驾驶平台提供商和雷达系统制造商来说，通过多个可重复、可定制的场景增强车辆对不同现实交通场景的感知，可以让雷达传感器捕获大量数据，供自动驾驶算法进行机器学习。
如今，先进的数字信号处理 (DSP) 在实现单个雷达检测的微调方面也发挥着至关重要的作用。例如，雷达可以捕捉行人手臂和腿部的不同点，包括速度、距离、横截面（大小）和角度（水平和垂直），如图 6 所示。这为训练雷达算法识别行人提供了重要信息，而不是像狗过马路那样采用数字 4D 形式。
图 6. 先进的数字处理和雷达场景仿真功能可更精细地检测动态目标，例如移动的行人。
六、超级传感器之路
从芯片设计到制造以及随后的雷达模块测试，汽车雷达设计、开发和制造生命周期的每个步骤都需要严格的测试。
在汽车雷达应用中使用毫米波频率时，存在许多测试挑战。工程师需要考虑测试设置，确保测试设备可以执行超宽带毫米波测量，减轻信噪比损失，并满足不同市场区域对干扰测试的新兴标准要求。
在雷达模块层面，现代 4D 和成像雷达模块的测试需要能够提供更大带宽和更好距离精度的测试设备。
最后，终极挑战是将汽车雷达集成到 ADAS 和自动驾驶系统中，并将标准驾驶情况的算法应用于百万分之一的极端情况。随着未来越来越多的驾驶员退居二线，经过良好训练和测试的雷达超级传感器系统将确保乘客的乘车体验更加平稳和安全。
参考资料：
https://www.designnews.com/automotive-engineering/automotive-radars-beyond-what-meets-the-eye
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