安霸領(lǐng)先業(yè)界發(fā)布用于自動(dòng)駕駛的集中式 4D 成像毫米波雷達架構

2022 年 12 月 6 日，美國加利福尼亞州圣克拉拉市， Ambarella（下稱(chēng)“安霸”，納斯達克股票代碼：AMBA，專(zhuān)注于 AI 視覺(jué)感知芯片的半導體公司），今天領(lǐng)先業(yè)界首發(fā)集中式 4D 成像毫米波雷達架構，它既可以對原始毫米波雷達數據進(jìn)行集中處理，也可以與其它傳感器輸入，例如攝像頭、激光雷達和超聲波，進(jìn)行深入的底層融合。這一突破性的架構為 ADAS 和 L2+ 至L5 的自動(dòng)駕駛系統以及智能機器人的 AI 算法，提供了更高級的環(huán)境感知和更安全的路徑規劃。安霸傲酷獨特的毫米波雷達技術(shù)，使用 AI 算法支持雷達波形對周?chē)鷪?chǎng)景的動(dòng)態(tài)適應，可輸出精度高達 0.5 度角分辨率、每幀高達數萬(wàn)個(gè)點(diǎn)的超密集點(diǎn)云，并且有效工作距離超過(guò) 500 米。這所有的性能指標，都以少了一個(gè)數量級的天線(xiàn) MIMO 通道來(lái)實(shí)現，這樣不僅降低了數據帶寬，功耗也更低。搭載傲酷技術(shù)的安霸集中式 4D 成像毫米波雷達，感知系統更靈活，性能更高，助力系統集成商在下一代的雷達設計中占得先機。

“2021 年，全球市場(chǎng)汽車(chē) ADAS 領(lǐng)域生產(chǎn)了約 1 億個(gè)毫米波雷達?！比蛑袌?chǎng)研究與戰略咨詢(xún)公司 Yole Group 旗下的 Yole Intelligence 的射頻設備與技術(shù)團隊首席分析師 Cédric Malaquin 解釋說(shuō)?！半S著(zhù)汽車(chē)安全方面的法規要求不斷提高，以及更先進(jìn)的自動(dòng)駕駛系統的逐漸推進(jìn)，我們預計到 2027 年這一數量將增長(cháng) 2.5 倍”。事實(shí)上，主機廠(chǎng)從目前每輛車(chē)配置 1-3 個(gè)毫米波雷達，已演變?yōu)槊枯v車(chē)至少配置 5 個(gè)毫米波雷達^[1]。此外，關(guān)于毫米波雷達是應該采用分布式模塊處理，還是集中式處理，以及關(guān)聯(lián)的開(kāi)發(fā)如何做，行業(yè)內有針?shù)h相對的觀(guān)點(diǎn)。一種做法是將多個(gè)雷達的數據集中式處理，這將使得主機廠(chǎng)獲得更高性能的成像毫米波雷達系統，以實(shí)現新的 ADAS/AD 功能，同時(shí)優(yōu)化毫米波雷達模組的成本。

這項獨特的、極具性?xún)r(jià)比的新架構，終于在安霸 CV3 AI 域控制器主芯片上得以實(shí)現。安霸?xún)?yōu)化了算法，在CV3芯片上增加了專(zhuān)為毫米波雷達信號處定制的硬件單元。CV3 的每瓦特 AI 性能優(yōu)勢在業(yè)內逐漸被更多客戶(hù)充分認識，其高計算性能和大內存容量使得 4D 毫米波雷達算法充分發(fā)揮，得到具有高點(diǎn)云密度、長(cháng)探測范圍 和高靈敏度的雷達感知結果，這讓搭載單顆 CV3 的自動(dòng)駕駛車(chē)輛和機器人也能高效地集中多傳感器的實(shí)時(shí)處理感知、底層融合和路徑規劃。

安霸總裁兼 CEO 王奉民說(shuō)：“業(yè)界尚未有其他半導體和軟件公司同時(shí)在毫米波雷達算法、攝像頭視覺(jué)影像處理，以及AI加速引擎等幾個(gè)方面擁有領(lǐng)先的全棧能力。這些專(zhuān)業(yè)能力讓我們能夠創(chuàng )建一個(gè)前所未有的集中式域控處理架構，憑借 CV3 行業(yè)領(lǐng)先的性能功耗比，把傲酷毫米波雷達算法的領(lǐng)先優(yōu)勢更好發(fā)揮出來(lái)，有效地實(shí)現全新的 AI 感知、傳感器融合和路徑規劃，這將有助于我們更深層地挖掘出 ADAS、自動(dòng)駕駛和機器人市場(chǎng)的全部潛力。"

友商的 4D 成像毫米波雷達技術(shù)因數據量太大，難以有效傳輸和集中化處理。提供 4D 成像毫米波雷達所需的高角分辨率需要每個(gè)模塊使用數千個(gè) MIMO 天線(xiàn)，而它們每秒會(huì )產(chǎn)生數萬(wàn)億 bit 的數據，同時(shí)，每個(gè)雷達模塊將消耗超過(guò) 20 瓦的功率。一輛車(chē)需要至少六個(gè)雷達模塊，其數據量也將倍增，因此，要集中處理數千根天線(xiàn)上的毫米波雷達數據，在技術(shù)上極為困難。

通過(guò) AI 算法動(dòng)態(tài)控制現有 MMIC 設備調制雷達波形，并使用 AI 算法來(lái)創(chuàng )建虛擬天線(xiàn)陣列，傲酷雷達技術(shù)將這種新架構中每個(gè) MMIC 雷達頭的天線(xiàn)陣列減少到 6 發(fā)射 x8 接收，并且在前端無(wú)需接雷達處理器。其結果就是，MMIC的數量大幅減少，同時(shí)實(shí)現了極高的0.5度方位角和俯仰角分辨率。此外，安霸的集中式架構在最大占空比的情況下，功耗明顯降低，數據傳輸的帶寬減少了 6 倍，不需要邊緣端的雷達處理，也因此避免了信息過(guò)濾和傳感器信息損失。

性?xún)r(jià)比高、軟件定義的集中式架構還可以根據實(shí)時(shí)情況，在不同的傳感器類(lèi)型之間和同一類(lèi)型的傳感器之間動(dòng)態(tài)分配 CV3 的處理資源。例如，在極端的雨天條件下，遠程攝像頭的有效數據會(huì )減少，CV3 可以將其部分資源轉移，以增強毫米波雷達數據處理 性能。同樣，如果車(chē)輛在雨天行駛在高速公路上時(shí)，CV3 可以專(zhuān)注于來(lái)自正前方的毫米波雷達傳感器數據，以進(jìn)一步擴大車(chē)輛的探測范圍，同時(shí)提供更快的反應。這種對場(chǎng)景的自適應優(yōu)化，是基于邊緣處理的架構無(wú)法實(shí)現的，因為在邊緣處理架構中，毫米波雷達數據是分布在每個(gè)模塊中進(jìn)行處理的，而處理性能是為最壞的情況而準備的，因此毫米波雷達的性能 往往沒(méi)有得到充分利用。

這兩種不同的毫米波雷達處理方法在下表中進(jìn)行了總結：

CV3 標志著(zhù)安霸下一代 CVflow? 架構的首次亮相，它包含有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )矢量處理器和通用計算矢量處理器，兩者都包含了毫米波雷達專(zhuān)用信號處理。這些處理器在協(xié)同工作下，結合傲酷先進(jìn)的雷達感知算法，可達到比傳統邊緣毫米波雷達處理器快 100 倍的高性能。

新款集中式架構的優(yōu)勢還包括更容易進(jìn)行 OTA 軟件升級，以便未來(lái)不斷改進(jìn)和適應新需求。相比之下，在確定每個(gè)模塊使用的處理器和操作系統之后，每個(gè)邊緣毫米波雷達模塊的處理器必須單獨更新；而單一的 OTA 更新可以直接推送到 CV3 主芯片，并在系統的所有雷達頭中匯總。這些雷達頭只需要雷達收發(fā)芯片 而不需要雷達處理器，這就降低了前裝的成本，以及在發(fā)生事故后更換的材料成本（大多數毫米波雷達位于車(chē)輛的保險杠后面）。對比新一代集中式毫米波雷達軟件更新的便利，由于傳統的分布式雷達更新軟件比較復雜，如今部署的許多毫米波雷達模塊從未更新過(guò)軟件。

新款集中式毫米波雷達架構的目標應用包括 ADAS 和 L2+ 至 L5 自動(dòng)駕駛汽車(chē)，以及自主移動(dòng)機器人（AMR）和自動(dòng)引導車(chē)（AGV）機器人。這些設計通過(guò)安霸統一而靈活的軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境得到簡(jiǎn)化，為汽車(chē)和機器人開(kāi)發(fā)人員提供了一個(gè)可升級的軟件平臺，性能范圍從 ADAS 和 L2+ 一直延伸到 L5。

最新的集中式架構將于 2023 CES 期間進(jìn)行展示，本展示僅對安霸受邀嘉賓開(kāi)放。如有需要可聯(lián)系您的銷(xiāo)售代表。

[1] 資料來(lái)源: 汽車(chē)毫米波雷達報告，Yole Intelligence，2022年