4D成像雷达:一条进入L2+级自动驾驶领域的“鲶鱼”

出处:NXP 发布于:2022-04-13 16:33:33

    事实证明,超高分辨率雷达测绘是一种颇具吸引力、经济高效的激光雷达替代方案。随着具备商业可行性的4D成像雷达技术问世,将对面向L2 和更gao级别汽车部署的ADAS传感器组合产生重大影响。它像是一条进入自动驾驶领域的鲶鱼,必将搅动整个技术和市场的格局。
    面向汽车传感和自动驾驶应用的4D成像雷达技术的问世,改变了我们从L0级汽车演进到完全自动化L5级汽车的时间表和经济价值。雷达现在推出了全新功能,可以实现jing确的环境测绘,这将显著增强汽车的全面传感和感知能力,相对于摄像头传感器和激光雷达传感器而言,汽车行业对雷达的未来角色赋予了很高的期望。
    在一系列的性能和可靠性指标方面,成像雷达弥补了与激光雷达的差距,甚至还在某些指标上更胜一筹,其在商业成本结构上的优势也是激光雷达永远无法企及的。随着这些传感器技术在功能上开始重叠,我们必须对它们各自的角色和成本进行详细评估。
    与此同时,在汽车行业从L2级升级到L3级安全性和自动化的关键节点上,出现了一些有关升级时机和持续时间的关键问题。L2 级成为新的热点战场,OEM正在努力解决达到L3级必需解决的很复杂设计问题。
    完全L3级自动驾驶的相关开销仍然可观,主要是因为驾驶员无需待命所需要的系统冗余,其实L2 自动驾驶已经大受关注,增长强劲,因为在提供L3功能的同时安排驾驶员待命,故而减少了对冗余的额外需求。
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    复杂度级别SAE将自动驾驶划分为五个等级,评估4D成像雷达对ADAS和AD应用的潜在影响是非常有帮助的,特别是L2级L3级之间的巨大差异。在L2级汽车上,驾驶员需要始终集中注意力;驾驶员zui终负责汽车安全,一旦发生事故,他们要承担责任。但从L3级开始,车载安全自动化功能将变得足够强大,将由汽车OEM承担安全责任。
    L3级与L4/L5级之间也存在重要区别。在L3级,某些情况下仍然需要驾驶员干预,而在L4/L5级,只有在提出请求的情况下,才能让驾驶员干预,在某些L5用例中,驾驶员甚至无法干预。L4和L5汽车至少必须能够在任何情况下将汽车行驶到停靠站,而无需人工干预。
    这些自动驾驶级别提出了新的系统冗余性要求,因为驾驶责任更多由汽车承担。在L3级,驾驶员必须能够在具有挑战性的交通条件下接管汽车,而在其他情况下可以“解放眼睛和双手”。
    在这些场景下,驾驶员逐渐完全接管汽车控制权可能需要zui长一分钟时间,这种功能——也就是将汽车控制权从汽车安全移交给驾驶员——需要的冗余级别将大幅提高系统复杂度和成本。
    因此,每辆汽车达到L3级性能所需的摄像头、雷达和激光雷达传感器数量和配置,以及与典型L2级传感器配置的差值,会对OEM制造成本产生很大的影响。

    图1:gao级驾驶辅助系统和自动驾驶的级别这有助于解释为什么会出现L2 级,其目的是帮助OEMzui大程度地减少L2级带来的成本增长,同时开始为客户提供接近L3级的gao级ADAS功能,而不完全跨过L3级的界限,因为这样会将责任从驾驶员转移到OEM。L2 级可以充分利用与L3级相关的传感器和半导体元件,将制造成本控制在L2 级,同时又规避实现系统冗余带来的附加成本,这些冗余是在L3级上将控制权从汽车转移到驾驶员所必需的。同时,在通向L3、 L4和L5的道路上,OEM力争实现市场差异化,在未来几年内,很多OEM将推出全新的安全和舒适功能,这将让消费者受益。
    L2 :下一个关键战场这些新的安全和舒适功能集中在L2 级上推出,价位让消费者乐于接受,中心问题是消费者是否愿意为达到L3级标准必需的更多系统冗余来支付更高的价格。
    对于OEM而言,L2 级让他们能够规避解决L3级冗余问题和极端情况所需的大量成本,这些成本会降低汽车在市场上的竞争力。L2 级还让OEM能够逐步推出gao级安全和舒适功能,留出更多时间来等待传感器技术成熟,在更高的自动驾驶级别上得到商业级采用。在这个过渡级别上,驾驶员能够继续提供必要的冗余,OEM能够在舒适功能和成本之间达到更好的平衡。
    在逐渐接近L3级时,OEM必须认真考虑以下这些重要问题:如果实现L3级系统冗余的成本负担近似于L4级的预期成本负担,那么为什么要停留再L3级呢?如果仍然需要将注意力集中在驾驶上,客户是否愿意为L3安全系统冗余支付更高的价格?虽然OEM可能在这些问题上没有达成共识,我们仍然可以合理地认为,在未来数年内,L2 汽车产量将远高于L3汽车。
    近期的Yole Development表明,至少在2030年之前,L4/L5汽车的市场渗透率仍将保持在个位数,其中一部分汽车将作为机器人汽车使用。同时,随着L0-L2汽车的市场渗透率开始下跌,L2 汽车的采用率将持续稳定增长,截止2030年,L2 汽车很可能达到将近50%的市场份额。因此,在未来十年内,预期L2 汽车将成为汽车OEM关注的焦点。


    图2:自动驾驶汽车的市场渗透率预测 (2021-2030)三种传感器,没有单个解决方案是完美的我们对实现ADAS和AD的三种主要传感技术(摄像头、雷达和激光雷达)进行更gao级别的分析,以便充分了解适用于L2 汽车的4D成像雷达的优点。zui终,我们发现没有wan能的解决方案,三种解决方案各有优劣,能够相互补充,为其他传感器类型提供冗余。
    当然,摄像头和雷达传感器目前已经得到广泛部署,因为这两种技术成熟度高、经济且互补性强,而且经济实惠。激光雷达传感器与摄像头和雷达传感器在功能上没有互补性,因而可作为两者的冗余。
    摄像头传感器具备检测RGB颜色信息的能力,提供百万像素的分辨率,这两大特性相结合,使其成为“阅读”交通标志和其他应用不可或缺的设备,另外还提高了目标识别和分类的jing确度。
    但在各种不同的光照条件下,以及恶劣天气和路况条件下,摄像头技术的效率和可靠性受到严重影响。市场上也有一些新技术,可自动为汽车摄像头透镜清除水气和灰尘,但这些机制会提高物料成本,还会带来机械方面的漏洞,影响系统稳定性。
    摄像头进行距离和速度测量的能力仍将受到很大限制。当然,我们可以从立体摄像头配置获得速度和深度估算,但jing度比较有限,这个缺点还需要从雷达层加以弥补。
    激光雷达:提供性能优势以处理极端情况激光雷达的主要差异化特性是低至0.1度级别的超jing确角度分辨率,包括在水平和垂直方向上,另外还有距离测量的高分辨率,这要归功于它使用极短的波长和脉冲。这些优势使得激光雷达非常适合高分辨率的3D环境测绘,能够jing确地检测空间、边界和汽车自身定位。
    但是,激光雷达与摄像头传感器具有一些相同的缺点。与雷达传感器相比,激光雷达估算速度和远程检测物体的能力非常有限。此外,激光雷达易受恶劣天气和路况条件的影响,为了应对稳定性和维护挑战,将会产生更高的成本。
    过去几年内,市场上出现了多种新型激光雷达,例如固态激光雷达、MEMS激光雷达或电子扫描激光雷达。这些新技术旨在让激光雷达对汽车应用更“友好”,包括在尺寸、成本和稳定性方面。相对于机械旋转激光雷达,这些新技术有了很大改进,但总体而言,它们要赶上其他ADAS传感器的成熟度还有待时日。
    激光雷达在主流乘用车中得到广泛采用的zui大障碍还是成本。根据近期的OEM评估, 2021年,小规模应用的激光雷达的成本是带有四个级联雷达收发器的12-TX和16-RX成像雷达的十倍左右。虽然激光雷达和雷达的成本都将随着时间推移而下降,但预期到2030年,即便激光雷达将在gao级自动化应用场景中得到一定规模应用,其成本仍然是雷达的两倍。
    展望未来,激光雷达仍将提供性能优势,以处理在复杂驾驶场景中出现的极端情况。因此,在价格能够接受的情况下,它仍将是L4和L5自动驾驶必需的冗余的一个重要部分。
  
   

关键词:自动驾驶

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