SensPro-Radar：適用于L2/L2+級及更高級別汽車(chē)雷達的整體架構平臺

我們現在仍在等待全自動(dòng)駕駛汽車(chē)的出現，但同時(shí)也意識到，目前的形勢發(fā)展已遠超原始預期。汽車(chē)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈目前已經(jīng)領(lǐng)先一步進(jìn)入B 計劃，從采用傳統ADAS 方案的SAE 2 級自動(dòng)駕駛汽車(chē)積極進(jìn)階到如今稱(chēng)為L(cháng)2+ 級的自動(dòng)駕駛汽車(chē)。這是一個(gè)大好機會(huì )，原始設備制造商（OEM）與一級制造供應商（Tier 1）可以抓住此次機會(huì )，投資研發(fā)采用全自動(dòng)駕駛系統的車(chē)型，賺取高額回報，預計這款車(chē)型最早將于2023年投入生產(chǎn)。盡管L2+ 級汽車(chē)相較L3 級汽車(chē)略有不足，比如說(shuō)，很多時(shí)候仍需要人工駕駛，因此系統相比L2 級汽車(chē)系統而言，額外安裝的傳感器數量還不夠多，但L2+ 級汽車(chē)仍可在經(jīng)濟實(shí)惠的ADAS 系統中支持全新先進(jìn)安全功能。由于雷達傳感器的平均價(jià)格在可接受范圍內，并在極端照明和天氣條件下，對攝像頭傳感器的不足之處提供顯著(zhù)的互補優(yōu)勢，因此有望在L2+ 級汽車(chē)得到采用作為攝像頭傳感器基礎套件的補充。L2+ 級汽車(chē)在城市駕駛、高速公路自動(dòng)駕駛、變道和并道方面的表現要大大優(yōu)于目前采用L2 ADAS方案的汽車(chē)。而且實(shí)現L2+ 級要快得多，也無(wú)需規章制度、基礎設施和社會(huì )可接受度發(fā)生根本性變化。

盡管在遙遠的將來(lái)，自動(dòng)駕駛計算平臺將最終自然而然地遷移至中央計算架構，由該架構通過(guò)大量覆蓋360 度范圍的傳感器和傳感器模態(tài)承擔起傳感器融合的重任，但目前仍會(huì )出現各種各樣的L2+ 級汽車(chē)系統。有些人預計，未來(lái)的中央計算平臺會(huì )對各種傳感器進(jìn)行早期融合，但大多數情況下仍會(huì )使用分散的智能傳感器在邊緣完成大部分傳感器處理負載任務(wù)（特別是作為基于攝像頭基礎系統補充的雷達傳感器）。

因此，預計在未來(lái)幾年里，大多數雷達設備仍將在其內部執行大部分雷達鏈路處理任務(wù)，并且還需要有強大的計算平臺。

據市場(chǎng)預測， 預計將從2023 年開(kāi)始加大L2+ADAS 系統的批量生產(chǎn)規模，并最早將于2026—2027年開(kāi)始初步部署更高級別（L3 級及以上）的自動(dòng)駕駛系統。就雷達而言，高清雷達將主要應用于L3 及更高級別的自動(dòng)駕駛汽車(chē)，并且這一趨勢將會(huì )至少持續至其價(jià)格下降至足以在L2+ ADAS 系統集成此雷達，不過(guò)預計這一點(diǎn)在2028 年之前是不會(huì )實(shí)現的。也就是說(shuō)，從現在算起，至少會(huì )有6 年的重大市場(chǎng)機遇。

在這段時(shí)間里，標準雷達設備仍將是市場(chǎng)主導產(chǎn)品，并在L2+ ADAS 系統中發(fā)揮重要作用。每輛汽車(chē)還會(huì )部署更多雷達節點(diǎn)，以提供更先進(jìn)的駕駛員輔助功能，并實(shí)現360 度覆蓋范圍。

1   它是如何工作的？

雷達的基本原理為干涉測量。信號從發(fā)射天線(xiàn)陣列發(fā)出，通過(guò)接收天線(xiàn)陣列接收。目標和障礙物的距離、速度及方向均可通過(guò)已接收信號的相對相位估算出來(lái)。如此一來(lái)，雷達就可以利用高度確定性的處理技術(shù)提取深度相關(guān)特征，提供感知相關(guān)的直接輸入。

圖1 L2+級和更高級別自動(dòng)駕駛汽車(chē)的雷達覆蓋范圍達360度

這一點(diǎn)與同樣需要進(jìn)行復雜的（盡管這一點(diǎn)眾所周知且經(jīng)過(guò)多番嘗試）CV 和AI 處理的攝像頭傳感器有所不同?！疤摂M”雷達有效通道的數量等于發(fā)射和接收天線(xiàn)數量的乘積。以目前L2/L2+ 級車(chē)輛中使用的典型雷達設備為例，此類(lèi)雷達中有3Tx 和4Rx 天線(xiàn)，即共計有12 個(gè)虛擬通道。這一通道數量足以支持基本的L2/L2+ 功能，如自動(dòng)緊急制動(dòng)（AEB）和自適應巡航控制（ACC）。未來(lái)，我們則將會(huì )在L2+ 級和更高級別自動(dòng)駕駛系統中看到的雷達設備將會(huì )有12Tx16Rx（共計192 個(gè)虛擬通道），甚至還會(huì )有48Tx48Rx（共計達到驚人的2 304 個(gè)虛擬通道）。人們將這些較大規模配置稱(chēng)為高清雷達成像或4D 雷達（因為它能夠提取距離、速度、方位和海拔這4 項數據）。增加通道的主要好處是可以提高雷達精度，特別是提高方位角和仰角的角度分辨率。高清雷達遠距離目標（可以甚至達到200 m 之遠）的角度分辨率可以達到1 度以下。方位角分辨率支持檢測目標（如行人），而海拔分辨率則可區分車(chē)輛和懸垂在外的街道設施。提高分辨率可以減少由寬帶旁瓣引起的誤報，這是常見(jiàn)小型雷達設備的已知缺陷之一。

2   雷達芯片組——傳感器和信號處理器

雷達芯片組通常由兩個(gè)主要部件組成。傳感器或雷達收發(fā)機負責處理從毫米波天線(xiàn)到基帶信號的射頻信號，而雷達MCU 則負責數字雷達信號處理。雷達收發(fā)機和MCU 通常為兩種不同芯片，分別采用對其而言最佳且最符合經(jīng)濟效益的工藝節點(diǎn)制造而成。顯然，雷達收發(fā)機的復雜度與天線(xiàn)或物理射頻鏈的數量呈線(xiàn)性關(guān)系，而雷達MCU 處理信號的復雜度則與虛擬通道的數量有關(guān)，因此雷達芯片組與天線(xiàn)的數量呈二次方關(guān)系。

圖2 所示為典型雷達處理鏈路。射頻前端安裝在雷達收發(fā)機中。信號經(jīng)過(guò)數字轉換之后，在雷達MCU中得到處理。雷達處理鏈通常分為兩個(gè)主要部分：雷達前端處理（輸出為雷達點(diǎn)云）和雷達后處理（負責處理目標分類(lèi)和跟蹤）。這兩個(gè)本質(zhì)完全不同的工作負載需要不同類(lèi)型的處理元素和技術(shù)。根據MCU架構不同，或者是雷達前端處理和雷達后處理這兩個(gè)

部分均可集成到單個(gè)MCU 中，又或者是可以在中央ECU 中處理鏈路的后半部分。

信號經(jīng)過(guò)時(shí)域數字前端預處理（主要是濾波）后，再由雷達前端模塊進(jìn)行處理。對于常見(jiàn)調頻連續波（FMCW）類(lèi)雷達而言，這是一種典型處理方式。前端處理首先涉及距離- 多普勒FFT 和雷達數據立方體（積累了多個(gè)天線(xiàn)和雷達脈沖的數據）的構造，其次是使用CFAR（恒虛警率）算法變量進(jìn)行首次目標探測，然后再估算DoA/AoA 角度。雷達前端處理的輸出稱(chēng)為雷達點(diǎn)云，它包括各個(gè)探測點(diǎn)的3D 或4D 距離/ 多普勒/ 角度信息。

對于高清雷達而言，雷達前端處理的計算量非常之大，且通常是在經(jīng)過(guò)優(yōu)化的硬件中進(jìn)行的。而小規模的雷達前端（如具有12 ～ 16 個(gè)虛擬通道的雷達）則更適合使用軟件來(lái)進(jìn)行計算，并且對于是使用硬件還是軟件來(lái)計算的劃分界限更加靈活。處理引擎需要處理各種類(lèi)型的計算。通過(guò)采用定點(diǎn)運算，可有效實(shí)施FFT 和CFAR，而角度估計算法則通常廣泛使用矩陣分解，并且需要進(jìn)行浮點(diǎn)運算。

圖2 雷達處理鏈——分為前端處理和后處理

獲取點(diǎn)云之后，雷達后處理會(huì )對目標進(jìn)行識別、分割、跟蹤和分類(lèi)。這樣一來(lái)就會(huì )涉及大量高精度浮點(diǎn)型矩陣運算，并需要實(shí)施Kalman 濾波等算法，包括進(jìn)行矩陣求逆、Cholesky 分解和非線(xiàn)性運算等。此類(lèi)處理通常會(huì )被植入到DSP 內核之中，以實(shí)現最大的靈活性，并使不同的供應商能夠對其進(jìn)行區分和創(chuàng )新。

最后，目標分類(lèi)和傳感器融合過(guò)程會(huì )多次利用人工智能推理技術(shù)，并需要進(jìn)行大量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理。我們注意到，現代雷達處理在實(shí)施端到端雷達處理鏈方面面臨重大計算（和反向實(shí)施）挑戰。由于此項技術(shù)仍在不斷發(fā)展，再考慮到未來(lái)的自動(dòng)駕駛汽車(chē)級別，設計者們將既需要有靈活的軟件，還需要有可擴展的高性能計算平臺，而這就需要借助基于強大矢量DSP 的平臺了。

3   整合以上所有功能——CEVA 雷達處理平臺

我們已經(jīng)看出，普通12 通道設備和擁有數千個(gè)通道的高端成像雷達設備中的現代汽車(chē)雷達設備的規模和尺寸可能存在很大差別。此外，每種設備還都需要執行各種各樣的算法，支持不同的算法處理引擎，以應對不同的工作負載。而這就是 CEVA SensPro 雷達架構大展拳腳的時(shí)候了。該雷達架構是在CEVA 第二代SensPro2 IP 系列基礎上設計而成的，是一種面向高性能傳感應用的高度可擴展的矢量DSP 架構。它是唯一一種能夠有效應對各種雷達鏈信號處理所需工作負載的DSP 架構，使開(kāi)發(fā)人員可以在不同代系的產(chǎn)品中使用同一平臺、同一開(kāi)發(fā)工具來(lái)設計解決方案的各個(gè)部分。

可擴展性和靈活性貫穿在兩個(gè)軸線(xiàn)劃分的體系中。其中一個(gè)軸線(xiàn)劃分的體系指矢量單元大小，介于SP100 內核和高達SP1000 內核之間，前者在一個(gè)周期內擁有32 位INT16 MAC（乘積累加運算）單元，后者則擁有256 位INT16 MAC 單元。相關(guān)參考如下：標準12 通道設備的完整雷達前端處理可輕松安裝至采用SP250 內核的模塊中。

第二個(gè)軸線(xiàn)劃分的靈活體系支持廣泛的向量算術(shù)運算，包括8 位、16 位和32 位整數運算，以及單精度和半精度浮點(diǎn)運算。這些內核是高度可配置的，并且浮點(diǎn)運算是一種可選功能。

圖3 SensPro2矢量DSP系列——可進(jìn)行擴展以適應所有級別的傳感器計算

雷達前端處理可選擇采用可選的SensPro-RadarISA，它增加了可加快距離/ 多普勒FFT 和復雜算術(shù)運算速度的特殊指令。專(zhuān)用雷達ISA 的亮點(diǎn)是擁有一套強大的雷達探測指令，可用于進(jìn)行1D/2D/3D CFAR處理（包括先進(jìn)直方圖ISA、支持靈活滑動(dòng)窗口、專(zhuān)用排序和最小/ 最大ISA）。如此一來(lái)就大大加快了基于K-th 有序統計/ 排序的CFAR 算法的速度。SensPro-Radar ISA 提供一種獨特功能，可有效地將雷達前端的重要部分映射到DSP 內核，為芯片架構師提供前所未有的實(shí)施靈活性和至關(guān)重要的TTM，同時(shí)還能顯著(zhù)減少其工作量。

圖4 雷達鏈上不同類(lèi)型的處理工作負載

要想處理大量數據，就需要根據虛擬通道數量，實(shí)施典型雷達鏈路。SensPro 架構使用CEVA 的高級內存子系統，可跨越不同維度輕松訪(fǎng)問(wèn)具有“拼塊”的雷達數據立方體。該內存帶寬十分強大，最大有效負載可以達到2x1 024 位，存儲空間可達到1 024 位。內存子系統建立在CEVA高級SoC 集成機制之上，包括緩沖區和隊列管理器、增強型3D DMA 引擎（支持分散/ 聚集）以及數據操作（包括轉置）與處理。借助這些機制，可輕松與外部硬件加速器及其他DSP/CPU 進(jìn)行集成。

SensPro 系列是專(zhuān)門(mén)為有效處理人工智能和深度學(xué)習工作負載而設計的，并被廣泛用于加快計算機視覺(jué)領(lǐng)域的人工智能處理中。它具有用于CNN 加速的特定ISA，并且支持二進(jìn)制NN 和各類(lèi)具有靈活非線(xiàn)性功能支持的激活層。該架構整合了高級軟件、開(kāi)發(fā)工具及CEVA 的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（CDNN）圖形編譯器框架。為了對計算平臺進(jìn)行補充，CEVA 提供了包括Eigen 線(xiàn)性代數庫在內的一套豐富的軟件庫。CEVA 的Radar SDK for SensPro 是一個(gè)完整的端到端軟件包，廣泛使用專(zhuān)用雷達ISA，為軟件開(kāi)發(fā)人員提供完整的雷達鏈實(shí)施參考。

擁有一個(gè)可有效處理所有與雷達相關(guān)的工作負載（包括前端處理和后處理）的平臺，使雷達架構師能夠自由選擇最佳的硬件/ 軟件分區，同時(shí)仍能保留足夠的軟件靈活度，以供將來(lái)驗證解決方案。此外，在硅片生產(chǎn)后，不同種類(lèi)工作負載之間的平衡還可進(jìn)行動(dòng)態(tài)更改。這種架構非常適合用于進(jìn)行 OTA 更新，并將在未來(lái)的自動(dòng)駕駛平臺和自動(dòng)即服務(wù)中占據非常重要的地位。

總體而言，SensPro-Radar 是在一個(gè)統一的框架內提供一系列可擴展解決方案的獨特平臺。它使用一流的矢量DSP 技術(shù)，并已獲得頂級汽車(chē)半導體供應商和一級制造供應商授權，是您制造下一代雷達和傳感器融合產(chǎn)品的首選平臺。

（本文來(lái)源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2021年8月期）