关于毫米波雷达的未来技术路线讨论,早在几年前就已经开始。这其中,高分辨率4D成像雷达是焦点之一。

一直以来,缺乏足够分辨物体的分辨率,也让传统毫米波雷达一直无法实现更大的突破。

近几年,新一代的雷达初创公司开始瞄准高分辨率突破,这种雷达不仅能感知道路上体积较小的障碍物,还能生成周围环境的点云图像,使其具备激光雷达传感器的性能,而且不牺牲恶劣天气的表现。

此外,由于高分辨率雷达对端侧算力需求的提升,一些初创公司更是尝试“弯道超车”,陆续推出定制化的芯片解决方案。

如今,作为传统毫米波雷达的巨头之一,大陆集团也已经将高分辨率雷达量产提升日程。

近日,Xilinx(赛灵思)宣布与大陆集团合作,后者新型ARS 540毫米波雷达将基于Zynq UltraScale MPSoC平台提供业界首个4D成像雷达解决方案。

按照披露信息,这款4D成像雷达最快将于明年部署量产。

一、毫米波雷达进入“算力”时代

4D雷达,作为目前市场主流2D雷达的下一代技术演进,继承了适应任何光照或天气条件的原有优势,同时打破了目前的低分辨率瓶颈。

以更高的速度进行超高分辨率的物体识别,4D雷达可以确定目标的距离、方位角(水平)以及仰角(垂直),以及相对速度,而上一代雷达只能确定速度和方位角。

这意味着,4D雷达系统可以适应更多复杂路况,包括识别较小的物体,被遮挡的部分物体以及静止物体和横向移动障碍物的检测。

更大的数据量以及深度学习(物体识别分类能力)的运用,意味着毫米波雷达也进入追求“算力”时代。

按照大陆集团的官方说法,Xilinx Zynq UltraScale+平台提供了关键数字信号处理器(DSP)引擎,可加速实时4D雷达传感器输入数据的处理,基于NXP MR3003四极联。

Zynq UltraScale+基于Arm CPU和GPU核心集成的安全加速器,以及集成的DDR内存控制器和高速IO连接SATA、PCIe、 usb3.0、GigE、SD/eMMC和更多周边元器件。

此外,Xilinx的可编程逻辑块,使得毫米波雷达具备与视觉感知类似的自适应和可配置的能力;并且,有利于汽车制造商根据ADAS和自动驾驶需求灵活更新,提高系统的可扩展性和模块化。

目前,大陆集团已经拿到了欧洲和美国的几家顶级汽车制造商(宝马)合作订单,同时正在向更多客户推荐。

按照大陆集团公布的ARS 540雷达性能参数,与前几代雷达相比,新一代雷达的特点之一是分辨率更高,可以获得更准确的交通情况图像。

此外,由于传感器具备高度测量精度,如路边石头、马路牙子和物体的高度,如立交桥的高度,都能被检测出来。

同时,ARS540具备可伸缩的模块化配置能力,灵活地支持汽车制造商的不同要求和电子电气(E/E)架构。

ARS540的最大探测距离为300米,水平视场角为±60度,满足欧洲NCAP和五星评级要求,支持十字路口的自动紧急制动功能。

此外,随着AEB功能的演进,ARS540对于同时检测行人、摩托车和自行车的能力也将得到不断加强。

ARS540提供直接独立的四维测量(距离、多普勒速度、方位角、仰角),实现更多目标跟踪,同时还具备嵌入式网络安全支持。

二、各路巨头早已闻风而动

高分辨率成像雷达的“热潮”,直到Waymo在今年初发布的第五代自动驾驶硬件平台首次披露成像雷达应用,达到顶峰。

这个由Waymo独立开发的成像雷达,从天线罩、天线、电路板、机械外壳、固件、软件等等都是公司自主研发。

成像雷达将解决现有毫米波雷达的重大缺点——低分辨率无法在远处区隔相近的物体并进行具体对象识别(人、车还是树)。

此外,成像雷达还可以解决一系列其他挑战,包括消除误报和漏报、实时处理4D成像产生的大量信息,以及减轻相互雷达干扰,从而支持更安全和更准确的决策。

对于毫米波雷达来说,要解决角分辨率的问题,现在全球技术发展上有三种方向:

第一种是用现有标准的芯片,用独特的算法软件和独特的天线设计实现;

第二种做法是将多发多收的天线集成在一个芯片中;第三种做法是用超材料,如MetaWave的做法。

这其中,第一种方式更接近短期快速量产的要求,无论是成本还是供应链的现有资源可以充分共用。

今年年初,海拉宣布与美国初创公司Oculii(傲酷)建立战略伙伴关系并且参与了战略投资,通过整合后者开发的4D高清点云雷达软件方案,进一步提升77GHz雷达的性能。

傲酷的虚拟孔径成像(VAI)雷达,具有自适应波形, 每个载波进行频率和相位调制的特点,每根接收天线在不同时间产生不同的相位,有效虚拟出更多的接收天线,创建出很大的“虚拟孔径”。

在同样硬件的情况下成像雷达可以做到普通雷达十倍以上的角分辨率,如果用多芯片级联的方式更可以将横纵方向的角分辨率提高至一百倍的水平,使得4D成像清晰度显著提升。

同时,针对十字路口的横穿车辆和行人,傲酷雷达可以在FOV120范围内检测任何此类横穿的车和人。双方预计,第一款产品将在2023年投入批量生产。

此外,全球雷达芯片巨头英飞凌也宣布和傲酷进行战略合作,利用傲酷的虚拟孔径高清成像软件技术,大幅提升其针对L2/3 ADAS量身定制的77G单芯片解决方案的角分辨率性能。

这意味着,未来英飞凌提供的雷达芯片方案将可以直接嵌入上述算法。同时,该技术还将为英飞凌L4自动驾驶量身定制的多芯片高性能解决方案提供高清成像能力。

目前,傲酷的高清角雷达产品现在已经到小批量样品阶段,广泛用于L2/L3 ADAS应用,也可以用于L4的Robotaxi、无人物流小车、扫地巡检机器人等领域。

在《高工智能汽车》看来,随着传统毫米波雷达巨头陆续宣布新一代4D雷达的量产时间点,市场分化将进一步加大。

满足低级别ADAS需求的雷达将“刺刀见红”,供应商的成本压力将进一步加大;L2+及L3市场将成为4D雷达的主战场。

winform根据分辨率自适应_大陆明年量产ARS540,毫米波雷达进入高分辨率“算力”时代...相关推荐

  1. 国产毫米波雷达领域的领头羊,木牛科技将在明年量产77GHz汽车雷达

    国内的汽车毫米波雷达市场风潮起于2015年前后,彼时国内的毫米波雷达企业已经发展很多年,但大都在军工领域. 面对突然出现的汽车毫米波雷达市场热潮,国内很快涌现出了一大批雷达的初创企业,努力挤进这一亦新 ...

  2. 明年新iphone使用增强版5nm芯片_三星5nm旗舰手机芯片新爆料!性能超高通骁龙875,明年量产...

    猎户座1080只是"前菜",三星5nm芯片"大招"在后头. 文 | 温淑 编 | 心缘 芯东西11月16日消息,昨日晚间,知名手机供应链消息人士Ice univ ...

  3. 特斯拉改用AMD「全家桶」?AMD 发布3D堆叠技术,明年量产5纳米!

    本文转载自 新智元 在今年的台北国际电脑展COMPUTEX上,AMD的CEO苏姿丰「苏妈」成为了舞台焦点:带来了全新APU.显卡.游戏本,以及堪称「黑科技」的全新处理器架构,有没有让「牙膏厂」瑟瑟发抖 ...

  4. 对话主线科技张天雷:自动驾驶卡车明年量产,已有数千意向订单

    主线科技CEO张天雷介绍公司"三步走"的发展策略. 作者 |  微辣 编辑 |  晓寒 今年7月底,北京高级别自动驾驶示范区向百度.小马智行.小马智卡.主线科技等企业颁发了北京首个 ...

  5. 汽车“核战争”:Arm明年量产下一代架构,“全面计算”战略背后的隐忧

    在IP授权和芯片设计方案的市场份额而言,Arm取得了令人难以置信的成功.然而,在移动智能终端.电视和汽车领域几乎无所不能的Arm,每年的收入只有20亿美元左右,利润差不多在5000万美元上下. 五年前 ...

  6. 特斯拉机器人发布!马斯克:最快明年量产,价格不到14万,搬砖送货都能干...

    梦晨 詹士 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一年一度特斯拉AI DAY, 开场就王炸! 马斯克只用3分钟简短热场,人形机器人擎天柱 (Optimus)直接登台亮相. 不同于去年概念PP ...

  7. pyqt界面屏幕分辨率自适应_在Qt5和PyQt5中设置支持高分辨率屏幕自适应的方法

    在Qt5和PyQt5中设置支持高分辨率屏幕自适应的方法 PyQt5: 程序入口添加 QtCore.QCoreApplication.setAttribute(QtCore.Qt.AA_EnableHi ...

  8. pyqt界面屏幕分辨率自适应_后台系统界面设计踩过的那些坑

    源起 由于之前曾经在后台系统开发公司工作过的缘故,所以有些后台管理系统界面的产出.后来虽然从那家公司离职,但也接到过一些后台界面设计和优化的项目,前前后后也快十来个了. 这里想分享下一些关于后台界面设 ...

  9. jsp使用rem页面内容不能根据屏幕分辨率自适应_为什么很多web项目还是使用 px,而不是 rem?...

    是不是当你接触到 rem 的时候,感觉 rem 很强大.但是自己接触到的公司项目全部都使用 px,是不是心里有一万个为什么?想知道吗?是你的公司技术更新落后了吗? 有这个疑问的小朋友,如果我没猜错的话 ...

最新文章

  1. 14 个写 Java 的习惯
  2. Ubuntu下mysql字符集设置
  3. C++ Primer 5th笔记(9)chapter9 顺序容器 构造和赋值
  4. 黑盒之嵌入式操作系统鲁棒性研究
  5. classmethod 继承_让人眼花缭乱的类继承
  6. docker mysql5.7 主从_使用Docker部署MySQL 5.78.0主从集群的方法步骤
  7. gamma分布_RAW和Gamma
  8. UVA12657 Boxes in a Line【模拟】
  9. CodeForces - 245H Palindromes区间dp_记忆化搜索
  10. apache 的 配置项
  11. matlab 取点画图,Matlab plot画图学习---画点以及两点连线
  12. U盘只读文件系统修复详解
  13. 迁移学习(基于ResNet18的蜜蜂和蚂蚁分类)
  14. Java文件读操作(两种read方法)
  15. Java之HashTab基本用法
  16. java文件批量改名代码_[原创]JAVA版批量更名程序(附源码)(要求加分)
  17. Spring 概述及优点
  18. 在GATE中用ICTCLAS处理多个文档
  19. 哔哩哔哩查看视频av号
  20. Anemometer让慢查询可视化

热门文章

  1. The name ‘save/Const:0‘ refers to a Tensor which does not exist
  2. 实验室人员管理系统开发(Qt+opencv+sql)
  3. 刷题记录:牛客NC22164更相减损术
  4. 伍伦贡计算机科学硕士申请,伍伦贡大学工程学(计算机)硕士研究生申请要求及申请材料要求清单...
  5. html中video标签用法,HTML中的video标签怎么用
  6. 吃鸡显示该服务器不可使用是啥意思,绝地求生客户机服务器版本不匹配是啥意思 | 手游网游页游攻略大全...
  7. go --- 最大堆和最小堆
  8. css隐藏多于文字并且显示省略号
  9. android selector 开关,android selector 状态切换 以及动画
  10. R语言-随机前沿分析法--SFA