自动驾驶：高分辨率感测雷达是游戏的一部分

作为安全激励政策的第一个答案，OEM已经承诺在他们的汽车上启用自动紧急制动(AEB)功能。事实上，在美国每行驶10亿英里，就有12.5人死亡，自动驾驶作为汽车行业的终极解决方案，将使这一数字在世界范围内尽可能的低。零死亡是相关产业追求的目标，同时，先进的辅助驾驶已成为改善道路安全的一种手段。

即使是L0级SAE，一个AEB系统现在也被要求能达到NCAP和NHTSA（美国高速公路安全管理局）最好的评分。AEB测试场景随着时间的推移变得越来越复杂，从低速的AEB，到现在包括道路交叉口的情况，甚至在夜间和晦暗的照明条件的情况，这需要更多的传感器，更好的分辨率，当然也包括多传感器融合技术。

许多人把AEB作为每辆车的标准设备。一个例子是，日产在2018年推出了7款配备了美国市场标准AEB功能的车型，总计100万辆汽车，占日产汽车销量的68%。其他功能，如盲点检测(BSD)、后交叉交通警报(RCTA)、自适应巡航控制(ACC)、交通拥堵辅助(TJA)、公路驾驶员(HP)、车道保持辅助(LKA)和司机监控(DM)等，都是对ADAS包的补充。

在自动驾驶方面，现在的2+/3级汽车可以使用特斯拉3型或奥迪A8作为两个最著名的例子。这两款车在概念上有很大的不同，很大程度上依赖于雷达传感技术。通过摄像头，超声波传感器以及激光雷达，奥迪A8可以处理公路驾驶员和交通拥堵辅助，而不需要司机相当长的处理时间。不过，司机需要能够迅速收回对汽车的控制，并且仍需一个司机监控系统——很有可能是一个摄像头。到第4级及以后，主要的嵌入式传感器反馈和决策都更快，雷达技术发展也很快，因为它可以有效地感知所有的环境条件。

雷达是一种多距传感器，从一开始，绝大多数的短程和一些中程雷达是使用24MHz所谓的ISM(工业、科学和医疗)频段。这些系统是围绕分离组件建立的，如ZF/TRW的AC 1000或大陆的SRR-2，这些分离组件和集成电路占系统成本约50%，是成本细分的最大部分。

图：自动驾驶安全等级和传感技术

77 GHz频段主要用于远距离和中程雷达传感，使ACC和AEB成为可能，因为在这一频段上，全世界都批准了55 dBm的高等效各向同性辐射功率(EIRP)。事实上，高功率和线性是OEM给出的主要规格。此外，2 GHz的可用带宽提供了比ISM频段所允许的250 MHz更好的距离和角度分辨率。该技术的主要优点是由于采用了SiGe单片集成电路(MMIC)技术而不是GaAs技术，从而部分解决了成本问题。

主要由NXP和Infineon提供的SiGe MMIC现在被市场领先的Tier 1大规模采用，如大陆公司、博世公司、电装公司或安波福公司(前德尔福公司)。SiGe主要是一种8英寸的芯片技术，模具封装需要特殊的调整。这两家公司已经建立了这些MMIC的扇形封装技术，提供了高的散热和高射频性能。扇形技术，如Nepes的再分配芯片封装(RCP)或Infineon的嵌入式晶圆级球栅阵列(eWLB)，允许球阵列在模具周围展开，在模具下面留下一个气隙，从而减少PCB基板的寄生效应。

图：自动驾驶相关雷达主要供应商和产品

这是ADAS市场的第一个变化，但随着自动驾驶级别向2+和更高的方向演进，集成更多的数字功能到RFIC将是趋势。RF CMOS已经开始满足这些要求。数字集成确实是CMOS技术的主要优势，而12英寸晶圆厂能够提供中等到先进技术节点的产品。挑战在于射频设计，而射频设计已经开始被业界所解决。RF CMOS的性能在发射功率上非常接近SiGe，剩下的挑战是在全频率和温度范围内保持恒定的发射功率。TI、ADI和NXP等几家主要公司已经宣布，将为雷达传感器市场带来真正的变化。

TI的R FCMOS芯片将发射机、接收机、VCO、ADC、DSP和MCU集成在一个采用低成本倒装芯片球栅阵列(FC-BGA)技术的单收发信机中，有较高的分辨率。从系统的角度来看，这是降低雷达成本的一大步。NXP的RF CMOS芯片目前包括接收机、发射机和VCO特性。海拉将从2021年开始引进这一新技术。与此同时，SiGe技术仍在发展，并以更完整的设计为市场服务。例如，Infineon公司的RXS8160PL芯片或ST的SERDA 770芯片包括接收机、发射机、VCO和同一芯片上的模拟数字转换器。

图：雷达模组集成降低了BOM成本

除了雷达MMIC的演进，天线集成是另一个挑战。例如，安波福通过使用带有H-POL散热器的腔波导进行了区分，从而获得了更好的形状因子。我们可以期待未来的新型天线集成。

雷达是远程测速的最佳选择，也是ACC或TJA的首选传感器。然而，当涉及到附近的物体时，它仍然缺乏鉴别和消除证伪的决断。因此，在所有范围内都需要高分辨率雷达。一种与当前硬件相结合的典型方法是利用宽带天线来提高近场分辨率，同时将MIMO技术与其他天线用于远程。它可以在博世的雷达传感器中找到。是远距离和低分辨率还是短程和良好的分辨率？这是一个权衡。除非在不牺牲距离的情况下实施其他技术来提高雷达分辨率。

这种技术包括通过放大雷达的发射和接收通道来大幅度增加天线孔径。大陆利用这种方法建造了ARS-4。ARS-4能够在同一板上提供高功率的远距离和短程的高分辨率。该装置围绕6个收发器，多个接收机和发射机同时工作在同一个时钟电源上，由一个VCO连接到两种不同类型的贴片天线上，一个用于短天线，一个用于远程检测。大陆公司的这一设计非常成功，进一步提高了域界，雷达可以达到1°以下的角度分辨率，从而接近激光雷达的性能，它还可以增加仰角能力，这是自动驾驶系统3级及以上必须具备的。这可能是远距离雷达分辨率急剧提高的解决方案。

提高短程和中程雷达分辨率的另一种方法是增加啁啾信号的扫频。在欧洲和日本，使用79 GHz频段上可用的4 GHz带宽已经有相当长的时间了。由于美国的监管问题，到目前为止，它还没有在商业上推出。但随着FCC自2017年年底以来在这方面取得的进展，它现在已接近成为现实。为通用汽车供货的日本阿尔卑斯电子公司(Alps Electrics)最近获得了FCC批准在美国进行79 GHz雷达试验，这为打开美国超宽带79 GHz雷达市场开辟了一条道路。

其他制造商，如Ainstein，IntiBeam或WHST也生产这类79 GHz微型高分辨率雷达。这不仅有助于实现雷达的停车辅助功能，而且还可用于同步定位和映射(SLAM)，为被检测对象实时提供准确的距离信息。这将有助于补充地理定位技术的自动驾驶，特别是在城市峡谷条件下，全球卫星导航系统技术会出现一定的准确性问题。79 GHz雷达的另一个优点是，当街道上嵌入雷达时，干扰问题会得到缓解。然而，要充分利用79 GHz频段，还需要解决一些技术挑战，例如宽带天线的设计。

除了传感市场，传感器融合市场也受到了影响。在当前的一级ADAS中，摄像机和雷达数据在微控制器、FPGA或视觉处理器的边缘进行计算。对象类别、位置和速度是从不同传感器分别发送到汽车电子控制单元的输出信息。随着传感器在汽车周围扩散，这种解决方案在不久的将来将不再是可行的选择。安波福是第一个通过在同一设备上耦合高分辨率的相机和雷达传感器来呈现接近传感器融合功能的设备的玩家。

另一件事是传感器采样不一定是同步的。传感器融合预计将取代第2级的相机融合，首先在Mobileye视觉处理器或Xilinx FPGA。从第4级开始，传感器融合可以包括相机、雷达和激光雷达数据等融合平台，如NVIDIA提出的融合平台。这种解决方案已经用于高端机器人汽车，在靠近数据中心的地方嵌入超级计算器。这种额外的计算负载可以由汽车的电池支持，在有高压电池的电动汽车中也是如此。然而，每一个瓦特数和这个解决方案是有代价的。高速连接在汽车上也有待开发。因此，在边缘仍然有传感器计算的空间，而不是集中计算接收完整的传感器原始数据。

图：不同频率的雷达模组发展预测

另一种可能更符合成本效益的方法是计算云中的数据，这要归功于5G网络及其低延迟保障。5G网络应该是超可靠的，可以支持自动驾驶，最终目标是实现零死亡。

自动驾驶肯定是一个令人兴奋的领域，有许多技术方面的可能性，吸引了来自不同生态系统的玩家，他们将采取不同的策略来应对这一趋势。

来源：Cedric Malaquin，Yole Developpement RF设备、技术和市场分析师

编译：南山