為什么說(shuō)現在是智能雷達時(shí)代？

　　據麥姆斯咨詢(xún)報道，下一代高分辨率智能雷達傳感器對于實(shí)現L4級和L5級的自動(dòng)駕駛至關(guān)重要。當然，攝像頭和激光雷達(LiDAR)在汽車(chē)傳感器系統中占有重要的地位。在遠距離探測、惡劣天氣或其它傳感器失靈的情況下，雷達是特別有用的!

　　智能雷達的創(chuàng )新正在開(kāi)始。當前自動(dòng)駕駛領(lǐng)域要求打造一款全新的成像雷達系統，它既能夠像激光雷達一樣重建周?chē)h(huán)境，又可以像人一樣解讀周?chē)氖澜?，并且在全天候運行和探測距離方面完勝激光雷達和攝像頭。采用能夠形成波束并控制波束的工程超材料結構，可以打造一種全新的雷達架構，并在人工智能(AI)引擎驅動(dòng)下，實(shí)現對物體的發(fā)現、識別、跟蹤和分類(lèi)。

　　上述新一代雷達已經(jīng)接近交付使用。這種超越數字發(fā)射波，使用超材料和人工智能的智能雷達，是實(shí)現自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵要素。這種新型雷達平臺的創(chuàng )新方案，尚存在的一些障礙，市場(chǎng)還有不少需要培育的地方，以及在下一代自動(dòng)駕駛中使用智能雷達的前景，就這些問(wèn)題，我們與麥得威國際(Metawave)的聯(lián)合創(chuàng )始人兼首席技術(shù)官Bernard Casse博士進(jìn)行了討論。以下為相關(guān)的討論內容：

　　問(wèn)：為什么說(shuō)現在是雷達時(shí)代?

　　Bernard Casse(以下簡(jiǎn)稱(chēng)BC)：利益相關(guān)者意識到自動(dòng)駕駛發(fā)展時(shí)間軸取決于決策算法的成熟度和傳感器的性能。迄今為止，在改善激光雷達和攝像頭方面，特別是在自動(dòng)駕駛方面，已經(jīng)作出了巨大的努力，但我們在探測范圍和運行速度方面都遇到了性能門(mén)檻。然而，其它傳感器如雷達，則相對投入較少。因為與攝像頭或激光雷達相比，雷達一直處于劣勢，它缺乏解析世界的分辨率。但是，汽車(chē)制造商現在認識到，雷達是唯一能夠在長(cháng)距離(200米以上)和全天候條件下工作的傳感器，它只是缺乏一定的“視覺(jué)和智力”。

　　利用先進(jìn)的技術(shù)，我們可以令雷達“恢復”視覺(jué)并嵌入智能。這就是智能雷達時(shí)代。大約有十幾家初創(chuàng )企業(yè)重新審視了汽車(chē)雷達的各個(gè)方面。我們預計會(huì )有更多的初創(chuàng )企業(yè)和公司來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。

　　問(wèn)：作為一家頂級汽車(chē)公司的首席執行官，關(guān)于雷達您覺(jué)得用戶(hù)需要了解什么?

　　BC：Elon Musk把大量的重心放在雷達上是正確的。它仍然是汽車(chē)中最穩定可靠的傳感器。許多人，包括一些汽車(chē)制造商，對傳統的老式雷達很熟悉。當他們想到雷達時(shí)，會(huì )認為它是一種“視力”低下的傳感器，只能模糊“看到”整塊的金屬(打個(gè)比方，這里有一大塊金屬，那里有一小塊金屬)。對傳統雷達而言，情況的確是這樣，但下一代智能雷達就完全不同了。

　　點(diǎn)云成像(類(lèi)似于激光雷達)可以通過(guò)光束掃描光柵和按照一定算法，實(shí)現對物體的圖像描繪，比如辨別路標、車(chē)輛類(lèi)型、人、燈柱和更多物體。隨著(zhù)視覺(jué)增強和速度的提高，我們可以在雷達中嵌入智能。也就是說(shuō)，讓現在的雷達擁有一個(gè)增強的“數字眼”，它可以學(xué)習識別物體的特定特征，并將它們與相應的類(lèi)別相關(guān)聯(lián)。

　　問(wèn)：請您多談?wù)勅斯ぶ悄艿闹匾?

　　BC：人工智能(AI)很關(guān)鍵，因為它是我們人類(lèi)分散式智能背后的驅動(dòng)力。我們是分散式智能的支持者。我們認為，雷達傳感器和任何其它傳感器都應該有自己的大腦。車(chē)輛中的決策算法應該依賴(lài)于傳感器融合(中央智能)和單個(gè)傳感器(分散式智能)。

　　這給汽車(chē)增加了另一層安全性。如果你的汽車(chē)使用攝像頭和/或激光雷達“看”到一座橋，現在你的雷達也可以說(shuō)：“當然，我也能看到一座橋?！狈稚⑹街悄艿母拍顚走_來(lái)說(shuō)更為重要，因為它是目前唯一能看到前方300米的傳感器，以便成為最早提供預警的系統。當自動(dòng)駕駛車(chē)輛有來(lái)自不同傳感器的多組數據，使汽車(chē)能夠接收信息并感知周?chē)h(huán)境，自動(dòng)駕駛會(huì )更加安全。

　　問(wèn)：當前雷達的發(fā)展狀況是怎樣的?特別是在自動(dòng)駕駛方面。

　　BC：當今最先進(jìn)的雷達是100%數字波束形成(DBF)。盡管在性能方面模擬雷達仍然表現卓越，但因為它的高成本、高功耗架構和復雜性，汽車(chē)工業(yè)拋棄了模擬雷達(如相控陣天線(xiàn))。汽車(chē)工業(yè)對成本一直非常敏感，而且信號處理的成本最終會(huì )不斷下降，就像其它微芯片上的計算(摩爾定律)一樣，DBF仍然是一個(gè)誘人的選擇。

　　但DBF的分辨率和速度仍然有限。軍方更注重性能，對彈道導彈的探測和跟蹤仍然使用模擬雷達。對自動(dòng)駕駛而言，成本不是也不應該是頭等大事，性能和安全性才是最重要的!

　　問(wèn)：數字雷達的局限性是什么?

　　BC：DBF有三個(gè)主要缺點(diǎn)，它們有點(diǎn)相互關(guān)聯(lián)：

　　1、它很慢。DBF用于掃描場(chǎng)景的時(shí)間需要毫秒級的等待。在數字域中的信號處理是非常重要的。要達到可接受的信噪比(SINR)，需要有毫秒級的積分時(shí)間。處理一系列復雜的模擬數字電路和為運行DBF而進(jìn)行的數字權重的分配，都會(huì )造成更高的運算工作量，導致運行遲緩。

　　2、DBF缺乏分辨率——它看不到狹窄的物體或行人。它不是一個(gè)“真正”的波束形成架構，而且完全的波束成形是不切實(shí)際的。因為它需要大量的天線(xiàn)來(lái)實(shí)現高分辨率。首先，實(shí)現許多天線(xiàn)是非常昂貴的，需要在雷達芯片組上安裝多個(gè)端口(非傳統)。此外，這將需要更多的快拍數量以獲得一個(gè)可接受的SINR(因為全方位的噪音將讓系統超負荷)。憑借傳統的三個(gè)發(fā)送端口和四個(gè)接收端口，分辨率不夠清晰，無(wú)法看到行人。它適用于汽車(chē)(可在分辨率、SINR和范圍之間良好權衡)，但不適合非金屬物體。

　　3、產(chǎn)生重影。DBF對高相關(guān)信號敏感，即DBF會(huì )增強來(lái)自多條路徑信號產(chǎn)生的噪聲，產(chǎn)生重影。