4D毫米波雷达（可测得高度信息）比传统的毫米波雷达的优势及必要性在哪里？技术上的难点又在哪儿？
  随着近年来自动驾驶的飞速发展，毫米波雷达这个已经相当成熟的感知硬件也没有停滞，人们在不断探索开发分辨率更高，同时具备俯仰角分辨率的毫米波雷达，也就是4D成像雷达。传统的毫米波雷达具有同时探测距离、水平角度及速度三个参数的能力，增加高度信息后便被称为4D毫米波雷达。而4D成像毫米波雷达则同时还追求更高的分辨率，保证能够区分目标是机动车、非机动车还是行人等。   智能化大潮推动下，搭载量快速攀升  相较于激光雷达、摄像头等传感器，毫米波雷达由于具备全天候全天时的探测能力，即使在雨雪、尘雾等恶劣环境条件下依旧可以正常工作，再加上通过直接测量距离和速度，更容易实现对目标运动状态的检测，正逐渐在越来越多的新车上搭载。据高工智能汽车研究院数据显示，2021年1-11月国内上市新车搭载前向/角毫米波雷达上险量为1186.91万颗，同比上年同期增长44.55%。  毫米波雷达搭载量与智能网联汽车的发展密切相关，据中国汽车工程学会2020年测算：在市场应用方面，L2、L3级智能网联汽车渗透率持续增加，2025年有望达到50%，2030年会超过70%。这意味着毫米波雷达未来可期，搭载量将会持续攀升。有机构预测，我国车载毫米波雷达市场预计未来3-5年将保持40%左右的速度增长，2023年国内车载毫米波雷达市场规模到可突破200亿元。   CES展会上声势夺人  今年CES上，4D成像毫米波雷达声势夺人，一众芯片企业诸如恩智浦、TI、Mobileye都陆续推出或更新了自己的成像雷达方案，毫米波雷达系统厂商Arbe、Zadar Labs、Smartmicro等也都带来了各自的成像雷达产品。  其中最受到业内人士关注的，莫过于Mobileye 首席执行官Amnon Shashua 在 CES 演讲中对4D成像毫米波雷达的强调，“（到2025年）除了正面，我们只想要毫米波雷达，不想要激光雷达。”  事实上，在此前华为的入局下，4D成像毫米波雷达早就接受过市场的一波热议，且也远非新技术，但这次它为什么又在CES上被重点关注了？其中有什么因素发生了变化？4D成像毫米波雷达是否真的可以和激光雷达PK？抑或它只是一种过渡技术方案？   成像雷达抢风头  Yole将Mobileye的演讲总结为四点，其中两点就是：   Mobileye瞄准了三个细分市场：辅助驾驶市场、带有地理围栏的L4 Robotaxi市场以及消费级L4 Robotaxi市场。  专家认为，Mobileye的感知方案要想在2025年达到消费级自动驾驶车辆的水平，一要想如何能够显著降低成本，二则是如何将ODD（运行设计域）扩大到L5的水平。因此在Mobileye的计划中，除了开发可以单独在相机上行驶的消费级自动驾驶车辆方案，到2025年他们可能还将推出可单独在雷达/激光雷达上行驶的消费级自动驾驶车辆方案，后者搭载雷达-LiDAR子系统，届时车辆仅需一个前向激光雷达和360°全包覆车身的毫米波雷达即可。     问题在于，虽然毫米波雷达和激光雷达的成本不是一个数量级，但以目前毫米波雷达的分辨率水平，普通毫米波雷达在拥挤的交通中，并无法分辨彼此非常接近的行人和车辆，因此也就不能作为单独的子系统使用。  于是Mobileye将视线转向了4D成像毫米波雷达。从性能效果来说，4D成像毫米波雷达算是3D毫米波雷达的升级版，另一方面，从成本上看，4D成像毫米波雷达的成本也仅为激光雷达的10%-20%。   技术升级正当时，4D毫米波雷达成“新宠”  尽管毫米波雷达拥有诸多优势，但也存在角度分辨率不足，对高度测量不精确等性能问题，在高阶自动驾驶感知系统中逐渐显得“力不从心”。为此，除了强化77Ghz毫米波雷达技术外，各大企业开始探索新的方向，在此背景下，4D毫米波高精成像雷达横空出世。  4D毫米波雷达在继承传统雷达优势的基础上，增加了俯仰角信息，能够形成点云图像。这意味着，其不仅可以检测到物体的距离、相对速度和方位角，还可以检测到前方物体的垂直高度以及前方静止和横向移动物体，这将补足传统雷达对静态目标的检测短板。此外，据行业人士介绍，4D高精成像毫米波雷达进入大规模量产后，成本仅是激光雷达的1/10。  相比于传统的 3D 毫米波雷达，车载 4D毫米波雷达在工作时，除了能够解算出目标的距离、速度、水平角信息，还能解算出目标的俯仰角信息，进而可以提供汽车周围的环境信息，能够避免窨井盖、路肩、减速带所产生的虚警现象。  除此之外，得益于能够提供目标的高度信息，捕捉到汽车周围目标的空间坐标和速度信息，4D 毫米波雷达还能够提供更加真实的路径规划、可通行空间检测功能。  事实上，传统毫米波雷达也有点云但是数量少，且没有俯仰信息，4D毫米波雷达增加了俯仰信息和更多的点云数据，“点云一多就可以勾勒出物体轮廓，便是成像”。  不过4D毫米波雷达是否需要成像，要基于具体场景需求的策略制定。  据上述业内人士介绍，目前L3以上的场景会对成像雷达有更大的需求，从技术上来讲，4D成像毫米波雷达是必然趋势，有能力做4D毫米波雷达的厂商基本都在做4D成像毫米波雷达。  “4D毫米波雷达是未来的发展方向，而成像的重点是点云数据足够多，在车上是否要用4D毫米波雷达做成像输出，要看主机厂对传感融合、算力等因素的通盘综合考虑。”  角分辨率作为雷达的指向精度，其数值高低与波长与孔径大小有关，即波长越长，角分辨率越低，孔径越大，分辨率越高。孔径大小是提升雷达角分辨率的关键，而天线的数量、天线间的排布间隔又会影响到孔径大小。  过去几十年来，车载毫米波雷达界常常是通过增加天线数量的方式来提高角分辨率。目前车载 4D 毫米波雷达常用的工作机制，则是连续波雷达中的调频连续波雷达（FMCW），它能够以更低功耗、更大带宽的方式，向外连续地发射电磁波，从而实现测量目标的距离和速度信息。  而根据输入输出天线阵列数目的不同，FMCW 雷达可以分为单输入多输出(SIMO)雷达和多输入多输出(MIMO)雷达。对车载毫米波雷达系统而言，SIMO 雷达早已在 3D 毫米波雷达中广泛应用，而 MIMO 雷达概念则是在 2003 年由 Bliss 和 Forsythe 首次提出，其是车载 4D 毫米波雷达发展的关键技术理论之一。  与传统方式不同，为了解决传统毫米波雷达角分辨率低、点云密度低的问题，当下出现了四种4D毫米波雷达解决方案： 软件定义的图像毫米波雷达，将会是提高毫米波雷达分辨率的关键。所谓软件定义的雷达，即通过软件后处理，系统可对雷达信号的接受/发送和处理进行配置，从而大幅提高雷达的性能。   成像雷达只是过度方案？  这里有必要先来了解一下组成车载毫米波雷达的核心器件。车载毫米波雷达的核心器件主要有单片微波集成电路和雷达数字信号处理芯片等。  单片微波集成电路可以实现低噪声放大器、混频器、变频器、功率放大器等功能，主要玩家包括意法半导体、德州仪器、 恩智浦、加特兰等。  雷达数字信号处理芯片，则是用于对毫米波雷达的中频信号进行数字处理，分为通用数字处理芯片和雷达专用处理芯片，目前提供专用雷达处理器的芯片厂商主要有德州仪器、NXP、Infineon、加特兰等。  近年来，随着市场对车载毫米波雷达需求的增加，国内涌现了一批新兴毫米波雷达系统厂商，比如森斯泰克、华域、凌波微步、隼眼科技、楚航科技以及几何伙伴等。  目前的车载4D成像毫米波雷达多在48个通道（6发8收），有的雷达供应商也有在向192个以上数量的通道迈进，比如森思泰克的4D成像毫米波雷达STA77-8、大陆集团的4D成像毫米波雷达ARS540、傲酷的Eagle等，华为的4D成像毫米波雷达则有288个通道（12发24收）。  不过也有与Mobileye成像雷达通道数量相当的产品，它是由以色列创企Arbe提供的4D成像毫米波雷达Phoenix，采用48发48收，虚拟通道也超过2000个，可提供1°水平×1.5°垂直角分辨率。  华为智能汽车解决方案BU Marketing与销售服务部总裁此前也曾透露过，“华为的4D成像毫米波雷达天线已经做到128发128收，非常先进，华为的毫米波雷达是在通信技术的基础上开发出来的”。  “激光雷达的成本要想从几千元降到几百元，至少需要5年，所以4D成像毫米波雷达，在某种程度上是可以取代低线束激光雷达的。”  另外，当4D毫米波雷达与多目摄像头相结合时，理论上也被认为可完全不需要激光雷达。 那当测距精度更高的激光雷达的成本下探至可被接受范围时，4D成像毫米波雷达会被淘汰吗？换言之，4D成像毫米波雷达会不会只是一种暂时的“过渡性方案”？  “比如一些L3级功能，并不需要那么高线束的激光雷达，这时候只需要把毫米波雷达的分辨率稍微提高一点，成本也不会增加太多，有可能很多L3级功能就能落地了，这会是4D成像毫米波雷达的主要市场。”   谁会是最后的主传感器  但目前并没有一款能够真正规模落地的4D成像毫米波雷达产品。  首先是车企对4D毫米波雷达的需求并不明确。汽车零部件企业研发产品时大多是需求导向，但目前车企并不确定在L3级自动驾驶车辆中，到底是哪个功能，需要4D成像毫米波雷达，或者仅需要输出点云的4D毫米波雷达。  “另外至于诸如AVP、HWP（高速自动驾驶）、TJP（中低速自动驾驶）等自动驾驶功能，对4D成像毫米波雷达的分辨率要求到底有多高，是1°还是2°，目前都还没有一个准确的定义。”  还有就是在4D成像毫米波雷达方面，虽然它能输出更多点，但目前的毫米波系统厂商并没有想清楚，“输出这些点之后，我到底要干什么”。  原本毫米波雷达只输出带有距离、速度信息的目标，但当4D成像毫米波雷达还额外提供了具有方位角信息的点，企业究竟要利用这一特征达到何种感知目的，目前业内也并没有明确的方案。  第二大难点则是现下业内并没有专门针对4D成像毫米波雷达的测试设备，行业的生态链并不成熟。  厂商们只能利用传统毫米波雷达的测试设备，来验证其4D成像毫米波雷达产品的性能。但问题是，诸如目标模拟器这样的传统测试设备，其分辨率并不高，无法验证4D成像毫米波雷达的分辨率是否达到了1°或者零点几度。  至于4D成像毫米波雷达生态链的构建，诸多企业都在一起去构建行业的标准，比如雷达的性能要求以及试验方法等等。业内人士预测，4D成像毫米波雷达要想形成一个标准化、可规模量产的产品，估计还需要3-5年。  不过摄像头、激光雷达抑或4D成像毫米波雷达，究竟谁能成为未来智能驾驶车辆的主传感器，或许还是要看具体场景，根据不同的功能和需求配置不同的方案。  对于ADAS功能来说，主流的标准化4D毫米波雷达产品，3发4收就已足够，对于L3级的功能，12发16收的4D成像毫米波雷达产品则就能满足车辆的感知需求。而当车辆需要提升到L4级或者L5级的水平，比如矿山、港口，这些场景对价格并不那么敏感，各家厂商就可以根据自己的需求，选择激光雷达或者4D成像毫米波雷达，做差异化布局。比如长城汽车曾推出的一款无人物流小车，就没有使用激光雷达，而是搭载了5个（1个主雷达+4个角雷达）4D成像毫米波雷达。  不同传感器各有优劣，智能驾驶车辆的感知方案也远未固定。对于4D成像毫米波雷达来说，要想长期生存，当下最重要的，或许还是要先解决是否能够规模上车的问题。       翊弼智行生态企业——上海几何伙伴智能驾驶有限公司（以下简称“几何伙伴”）成立于2018年10月末，是一家集自动驾驶相关软硬件产品研发、制造、销售和服务于一体的国家高新技术企业。基于机器感知和深度学习，几何伙伴提供面向自动驾驶L2-L4阶段的软硬件集成系统和总体解决方案，创新性地以4D毫米波成像雷达为主传感，辅之以可见光视觉和红外成像等多传感融合的全天候感知模块实现“硬件赋能汽车”，通过感知、决策、规划、控制为一体的全栈式自动驾驶系统软件与解决方案，实现“软件定义汽车”，开创出一条“低成本、高可靠、全天候、易量产”的自动驾驶技术路线。 独特的技术路线赋予几何伙伴领先于行业的竞争优势，随着几何伙伴4D毫米波成像雷达性能的不断提高，融合算法的进一步突破，解决方案的快速迭代，几何伙伴的自动驾驶软硬件集成系统可以实现更加精准的目标感知、聚类追踪、可通行空间估测、高精定位与建图、路径规划、决策控制，满足自动驾驶各个阶段的需求。凭借前瞻的技术路线、雄厚的研发实力、持续的经营能力和良好的成长性，几何伙伴迅速成为自动驾驶领域的一匹黑马，得到主机厂和资本市场的青睐。 2020年，几何伙伴成为了上汽集团智能驾驶战略合作伙伴之一，成果进入上汽集团的量产平台。商用车领域，取得定点和批产订单，加速推进上海航运中心“海空枢纽”基建工作中自动驾驶集卡物流体系的建设。乘用车量产落地方面，在上汽2023年推出的车型上已开始测试并着手前装匹配，同时也已应用至其它主机厂。在应用拓展方面，4D毫米波成像雷达将成为智能网联汽车发展过程中道路实现全息感知的重要传感，在智慧城市、智慧交通建设中也得到大量应用。 2021年7月，几何伙伴完成近4亿人民币的Pre A轮融资，其中，Pre-A1轮由经纬中国独家投资；Pre-A2轮由小米长江产业基金领投，百度风投、经纬中国跟投；Pre-A3轮由天使轮股东矽力杰、耀途资本、新余逸何（博润、博物）追加投资，经纬中国继续加持，新投资人普华资本跟投。 随着Pre A轮融资的顺利完成，9月，几何伙伴首个车规级智能制造基地落户上海，这也意味着几何伙伴以4D毫米波成像雷达为主传感、更加安全可靠的自动驾驶软硬件集成系统将加速量产落地，为高阶自动驾驶和智慧交通向普通消费者市场深入发展带来更多可能性。 文章来源：新智驾《替代激光雷达？4D 成像毫米波雷达的「热」与「痛」》 箩筐技术《车载毫米波雷达迎发展“窗口期”，中外企业角逐加剧》  本帐号所刊发稿件及图片来源于网络，仅用于交流使用，如有侵权请联系回复，我们收到信息后会在24小时内处理。