从感知走向认知！汽车毫米波雷达还有哪些新玩法？

毫米波雷达并不是什么新事物，但自动驾驶汽车应用却令其焕发了青春，技术也在不断推陈出新。

在 2022（第四届）汽车雷达前瞻技术展示交流会上，上海几何伙伴智能驾驶有限公司（简称「几何伙伴」）产品总监周明宇在分享车载 4D 毫米波成像雷达方面的探索和案例时表示，从感知走向认知是汽车传感器发展趋势，也是终极目的，但没有足够丰富的雷达输出信息量则只能是纸上谈兵。

1、毫米波雷达已经老了吗？

毫米波雷达是在 30-300 GHz 频域工作的探测雷达，兼具微波雷达和光电雷达的一些优点，而汽车毫米波雷达是专门用于车辆高级驾驶辅助系统（ADAS）的雷达传感器，主要作用是辅助车辆完成障碍物规避功能，包括主动碰撞避免或预碰撞系统（CAS 或 PCS）、自动紧急制动系统（AEB）、自适应巡航系统（ACC）、盲点检测（BSD）、前防追尾预警（FCW）、车道改变辅助（LCA）/偏移报警系统（LDWS）、安全车距预警（TTC）、倒车侧方盲点监测（RCTA）等。

从毫米波雷达的应用历史看，传统 3D 雷达只有距离、速度、方位信息输出，信息冗余少、点迹稀疏，无法满足自动驾驶级别跃迁对于精准感知的需求，因此技术的更迭势在必行。

但如果只是在传统 3D 雷达上增加俯仰角度测量，由于俯仰分辨率低会出现回波重叠，计算出来的高度信息精度并不高，测量误差较大；其输出点数基本没有增加，仍属于点迹雷达范畴。

真正具有优势的是近年来开发的 4D 毫米波成像雷达，其通道数是传统毫米波雷达的数十倍，输出的点云图像信息呈数量级增加；

因角度分辨率大幅提升，俯仰角测量精度得以提高，可实现厘米级的高度定位；

同时，在前端回波检测处理中应用幅度、频率、相位、能量分布、功率谱等多维度信息检测，可以形成目标与环境的点云图像。

2、4D 毫米波成像雷达，助力智驾系统从感知走向认知

周明宇介绍说，相比相机、激光雷达等传感器，雷达的独特优势在于基于多普勒效应测算速度，速度感知能力很强，是自动驾驶不可或缺的传感器。

此外，通过对雷达回波时频的分析，还可以获得目标某些特定部位随时间变化的速度情况，并提取其运动周期等特征，如汽车和自行车的多普勒特征，从中不仅可以看到由车身平移引起的多普勒频移，还可以看到车轮转动在车身移动频率上下产生的多普勒扩展。

雷达也可以通过人体回波多普勒特征看到人行走时肢体的摆动和躯干前后移动。

随着雷达技术的进步，4D 毫米波成像雷达分辨率不断提升，提供的信息量不断增加，为雷达认知能力的提升奠定了基础；由于其全天时、全天候工作特性，在高级别自动驾驶中凸显出不可替代的作用。

美国自动机工程师学会（SAE）将自动驾驶定义 L0 到 L5 六个级别，分别对应无自动化、驾驶支持、部分自动化、有条件自动化、高度自动化和完全自动化。

在这几个阶段，自动驾驶系统的使命不同，软硬件的任务也不同。

自动驾驶系统的智能化水平并不取决于人们的主观意愿，现实世界远远比我们想的复杂。

自动驾驶必须要有真实数据的支撑，想要训练出高普适性的自动驾驶系统首先必须用更快速度收集到大量真实数据。

这也是 4D 毫米波成像雷达进入认知时代的契机，让我们感觉到 4D 高分辨率毫米波成像雷达在自动驾驶时代确实是生逢其时。

4D 毫米波成像雷达可以在获取高分辨距离、方位角、俯仰角以及速度信息后，对目标进行聚类跟踪，从点云数据中提取目标特征，最终基于提取的特征实现分类。

例如，几何伙伴的 4D 毫米波成像雷达是通过其输出的信息对目标的高度、宽度及速度等信息进行测算，描绘目标轮廓并预测其运动轨迹，从空间点云中可清晰辨认出道路和各类交通工具，从大型卡车到非机动车都可准确辨别。

实现包括目标跟踪定位、自动泊车、可行驶区域检测和环境感知在内的功能。

时代变迁的历史长河凝聚了人类文明的发展成果。

在自动驾驶时代，从感知进化到认知无疑将成为一种必然，谁能够引领行业发展，谁就将占得先机，打赢自动驾驶的下半场。