4D毫米波雷达处于革命前夜
自动驾驶需要构建全频谱感知能力
在汽车智能化发展道路中，感知系统是至关重要的一环，理想的自动驾驶系统需要全天候、全覆盖、全目标、全工况的感知。当前的自动驾驶技术水平离理想目标还有较大差距，为了实现高阶自驾，需要在全频段上构建感知系统，有效融合各频段传感器的优势，为规划控制提供准确有效的信息。
现阶段自动驾驶技术中，主要用到的传感器有摄像头、激光雷达和毫米波雷达。摄像头的光谱从可见光到红外光谱，是最接近人眼的传感器，有丰富的语义信息，在传感器中具有不可替代的作用，比如红绿灯识别、交通标识识别，都离不开摄像头的信息。激光雷达器件较为成熟，905nm波段广泛应用，能获得丰富的场景立体空间信息。从频谱可以看到，激光在频谱上和可见光较为接近，因此和可见光有着相似的粒子特性，容易受到恶劣天气的影响。而毫米波雷达波长为3.9mm附近，是这几种传感器中波长最长的传感器，全天候性能最好，且具备速度探测优势。
摄像头和激光雷达由于有较为丰富的信息，前期的自动驾驶感知研究主要集中这两类传感器，毫米波由于分辨率不足导致其在使用上存在局限性。近年来，各大毫米波厂商在4D毫米波雷达上加大投入，在超宽带和大天线阵列两个方向上取得了一些进展，这使得4D毫米波的研究成为了自动驾驶研究的热点之一。
4D毫米波雷达突破了传统雷达的局限性
随着毫米波芯片技术的发展，应用于车载的毫米波雷达系统得到了大规模应用，然而传统雷达系统面临着以下缺陷：
●当有静止车辆，目标信息容易和地杂波等掺杂在一起，识别难度较大，而移动车辆可以靠多普勒识别。
●当有横穿车辆和行人, 多普勒为零或很低，难以检测。
●没有高度信息，高处物体如桥粱路牌和地面的车辆一样区分不开，容易造成误刹，影响安全性。
●角度分辨率低，当两个距离很近的物体，其回波会被混在一起，很难知道有几个目标。
●用雷达散射截面积区分物体难：可以通过不同物体的雷达散射截面积的不同和不同帧之间的反射点的不同来区分路牌、立交桥和车辆，然而准确率并不高。
●最远探测距离不超过200 m，探测距离范围有限。
而4D毫米波雷达技术突破了传统车载雷达的局限性，可以以很高的分辨率同时探测目标的距离、速度、水平方位和俯仰方位，使得：
●最远探测距离大幅可达300多米，比激光雷达和视觉传感器都要远
●4D毫米波雷达系统水平角度分辨率较高，通常可以达到1 的角度分辨率，可以区分 300m 处的两辆近车
●4D毫米波雷达系统可以测量俯仰角度，可达到优于2°的角度分辨率，可在 150m 处区分地物和立交桥。
●当有横穿车辆和行人, 多普勒为零或很低时通过高精度的水平角和高精度的俯仰角可以有效识别目标。
●目标点云更密集，信息更丰富，更适合与深度学习框架结合。
4D毫米波雷达的先驱者
为对4D成像雷达系统有更系统的认识，这里我们列举了近年来市面上几种常见的成像雷达系统方案，其中包括TI公司、Arbe公司、Uhnder公司。
1、TI级联方案---毫米波成像雷达系统的开辟者
在TI公司早期推出的毫米波雷达芯片AWR1243中通过发射FMCW信号来探测目标的距离和速度，而使用时分波形的方式将三个发射和四个接收构成的12个虚拟通道来探测角度，然而受限于角度分辨率，其获取的目标信息有效。而TI公司于19年推出了自己的毫米波雷达系统级联方案，其级联效果如图1中所示，通过将四个三发四收的单个MIMO芯片级联方案可以构成12发16收的MIMO雷达阵列，此时雷达系统的虚拟通道数可从12提升到了192，该方法可以极大的提升了雷达系统的角度分辨率。在图1所使用的级联雷达系统中水平角度分辨率可达到1.4°，俯仰角度分辨率可达到18°的效果。
目前国内有不少厂商依托于TI成像雷达系统的级联方案进行系统改进，以达到更好的角度分辨率，级联方案来搭建成像雷达系统已成为当下的主流技术。
图1 TI级联系统实物图
2、Arbe毫米波成像雷达系统---超大阵列和专用处理器方案
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