Die von IDTechEx durchgeführte Studie „Automotive Radar 2024–2044: Forecasts, Technologies, Applications“ zeigt, dass 2022 durchschnittlich 70 % der verkauften Neuwagen mit einem Frontradar und 30 % mit einem Seitenradar ausgestattet waren. Angesichts immer ausgefeilterer Fahrerassistenzsysteme (ADAS) und des erstmaligen Markteintritts von Systemen für autonomes Fahren der Stufe 3 muss die Radartechnologie jedoch verbessert werden, um den neuen Leistungsanforderungen dieser Systeme gerecht zu werden. Daher kommen nun die ersten Generationen von 4D-Bildgebungsradaren auf den Markt und werden in Fahrzeugen verbaut. Vor diesem Hintergrund analysiert IDTechEx, was ein 4D-Bildgebungsradar ist, warum es notwendig ist und welche neuen Technologien es nutzt.
IDTechEx veranschaulicht die Unterschiede zwischen 3D-, 4D- und 4D-Bildgebungsradaren. Quelle: IDTechEx
Was ist ein 4D-Bildgebungsradar?
Zunächst einmal: Ein 4D-Radar ist nicht automatisch ein Bildgebungsradar. Die beiden Begriffe werden zwar manchmal synonym verwendet, IDTechEx hält es jedoch für wichtig, zwischen ihnen zu unterscheiden. Früher waren die meisten Radargeräte auf drei Dimensionen beschränkt: Azimut (horizontaler Winkel), Entfernung und Geschwindigkeit. Ein 4D-Radar bietet hingegen zusätzlich eine höhere Auflösung in der Höhenrichtung.
Ein klassisches Beispiel für die Notwendigkeit dieser vierten Dimension ist die Erkennung eines am Tunneleingang geparkten Autos. Ein 3D-Radar liefert unabhängig davon, ob sich ein Auto am Eingang befindet oder nicht, die gleichen Ergebnisse. Normalerweise geht das Fahrzeug davon aus, dass die große Reflexion ein Tunnel ist, und der adaptive Tempomat (ACC) bleibt aktiv. Dieses Verhalten ist völlig akzeptabel, solange ein Fahrer das ACC-System entsprechend übersteuern kann. Für Fahrzeuge, die ab SAE-Level 3 fahren – was in den letzten zwei Jahren zur Realität geworden ist –, stellt es jedoch ein Problem dar.
Theoretisch löst ein 4D-Radar dieses Problem. Durch die zusätzliche vertikale Auflösung sollte das Radar ein stehendes Fahrzeug am Boden von dem Tunnel, der sich einige Meter über der Decke befindet, unterscheiden können. Ist die vertikale Auflösung jedoch so gering, dass Tunnel und Fahrzeug im selben „Pixel“ liegen, hat sich die Situation nicht verbessert. Hier kommt der Unterschied zwischen 4D-Radar und 4D-Bildgebungsradar ins Spiel. Bildgebungsradar muss über eine ausreichende Winkelauflösung verfügen, um Tunnel und Fahrzeug auch auf sehr große Entfernungen zu unterscheiden. IDTechEx ist sogar der Ansicht, dass Bildgebungsradar eine ausreichende Auflösung haben sollte, um deutlich kleinere Hindernisse auf große Entfernungen zu erkennen – beispielsweise eine Person auf der Straße in 100 Metern Entfernung. Doch welche Auflösung ist dafür erforderlich? Angenommen, die Person ist zwischen 1,5 und 1,8 Meter groß, wären etwa 1° Auflösung nötig, um sie von der Straße zu unterscheiden. In diesem Fall hätte das System genügend Zeit, die Bremsen zu betätigen und das Fahrzeug anzuhalten, um eine Kollision zu vermeiden, selbst bei Autobahngeschwindigkeit.
Eine Person zu erkennen ist das eine, sie allein anhand von Radardaten korrekt zu identifizieren etwas ganz anderes. Deshalb wird Radar häufig mit Frontkameras kombiniert, beispielsweise für automatische Notbremsungen. Bei Nacht, Nebel oder starkem Regen kann die Kamera unter Umständen keine klare Sicht liefern. In solchen Situationen bieten sich verschiedene Optionen an: die Integration von Kurz- oder Langwellen-Infrarotsensoren in das Fahrzeug, die eine ähnliche Auflösung wie die Kamera bieten und bei schlechten Sichtverhältnissen robuster sind; die Integration von LiDAR, das eine ähnliche Reichweite wie Radar aufweist, jedoch mit hohen Kosten verbunden ist; oder die weitere Verbesserung der Radarauflösung.
Erreichen einer Auflösung von 1° und mehr:
Radar hat eine physikalische Grenze für sein Auflösungsvermögen, das sogenannte Rayleigh-Kriterium. Dieses ist umgekehrt proportional zur Frequenz multipliziert mit der Aperturgröße (1/fd). Kurz gesagt: Ein typisches Autoradar, das mit 77 GHz und einer 10 cm breiten Antennenanordnung arbeitet, sollte eine Auflösung von 2,8° erreichen können. Zum Vergleich: Das menschliche Auge hat eine Auflösung zwischen 0,005° und 0,01°, ausreichend, um ein 1 cm großes Objekt auf 100 Meter Entfernung zu erkennen. Um die Radarauflösung zu verbessern, könnte die Betriebsfrequenz erhöht werden; schließlich nutzen wir Menschen sichtbares Licht, das im Terahertz-Bereich liegt. Die Radarfrequenz ist jedoch durch Vorschriften begrenzt und lässt sich nicht ohne Weiteres ändern.
Die nächste Option ist die Vergrößerung der Blende. Technisch ist dies zwar möglich, in der Praxis jedoch kompliziert. Um von 2,8° auf 1° zu kommen, muss die Apertur von 10 cm auf 28 cm vergrößert werden. Um diese Auflösung in Azimut und Elevation zu erreichen, misst das Radar nun 28 cm x 28 cm, was die Integration in die Frontstoßstange erschwert. Es wird wahrscheinlich zu Problemen mit der Luftzirkulation am Kühler führen, der Schutz vor Beschädigungen könnte schwierig sein und den Designteams der Fahrzeughersteller Kopfzerbrechen bereiten. Auf der IDTechEx wurden bereits immer größere Radargeräte vorgestellt, beispielsweise das Continental ARS540, das Bosch FR5+ und das Arbe Phoenix, die alle über 10 cm groß sind. Das größte dieser Geräte, das Phoenix, misst jedoch immer noch nur 12,7 cm x 14,3 cm.
Ein weiteres Problem bei der Entwicklung größerer Radargeräte ist die Kanalbelegung. Ein 28 cm x 28 cm großes Radar ohne die entsprechende Halbleitertechnologie zu realisieren, wäre vergleichbar mit dem Versuch, ein 10.000 US-Dollar teures DSLR-Kameraobjektiv mit einem 1-Megapixel-Kamerasensor aus dem Jahr 2001 zu kombinieren. In diesem Fall entsprechen virtuelle Kanäle den Pixeln. Sie sind ein Vielfaches der Sende- und Empfangskanäle (Tx und Rx) eines Radars. Früher verfügte ein 3D-Radar über einen Sendekanal und drei Empfangskanäle (1Tx/3Rx). Ein einfaches 4D-Radar nutzte wahrscheinlich einen Radartransceiver mit einer 3Tx/4Rx-Konfiguration, während einige hochmoderne Radargeräte vier dieser Chips kombinieren, um eine 12Tx/16Rx-Konfiguration mit 192 virtuellen Kanälen zu erreichen. Arbe hat einen Chipsatz entwickelt, der in einem einzigen Radar auf 48Tx/48Rx skaliert werden kann und somit 2.304 virtuelle Kanäle bereitstellt. Auf diese Weise erreicht Arbe eine Auflösung von 1° im Azimut und 1,7° in der Elevation.
Eine Möglichkeit, die Herausforderungen beim Bau eines sehr großen Radars zu bewältigen, besteht in der Verteilung seiner Sendeleistung. IDTechEx hat hierfür zwei Ansätze identifiziert. Ein Ansatz von Zendar sieht den Einsatz zweier leistungsschwächerer Radargeräte vor, die an gegenüberliegenden Enden des Stoßfängers positioniert sind und parallel arbeiten. Allerdings hat sich die Aperturgröße von unter 10 cm auf 1,5–2 m vergrößert. Folglich beträgt die Auflösung dieser beiden Radargeräte im Zusammenspiel nur etwas über 0,1° im Azimut. Der andere von IDTechEx beobachtete Ansatz besteht darin, separate Antennenplatten für jeden Kanal (in einem 3Tx/4Rx-Radar) zu konstruieren und diese entlang des Stoßfängers zu positionieren. Diesen Entwicklungsweg verfolgen Plastic Omnium und Greener Wave.
Software ist ein weiterer Schlüsselaspekt dieser Diskussion, und fast alle hier genannten Unternehmen nutzen Super-Resolution-Software, um ihre Leistung zu steigern. Um bei der Kamera-Analogie zu bleiben: Moderne DSLR-Kameras verfügen über leistungsstarke Prozessoren, die die maximale Bildqualität ausschöpfen, während moderne Smartphone-Kameras von jahrelanger Softwareentwicklung profitieren und dadurch gestochen scharfe und natürlich wirkende Ergebnisse liefern. Im Radarbereich gibt es einige Beispiele von Startups, die beispielhafte Algorithmen zur Verbesserung der Radarauflösung ohne physische Veränderungen entwickelt haben. Zadar Labs nutzt Technologien wie maschinelles Lernen, KI und kodierte Übertragungssignale, um die Radarleistung zu verbessern. Spartan hingegen verwendet einen Algorithmus, der auf Forschungsergebnissen für die Kampfjets F-18 und F-35 basiert. Super-Resolution-Software kann die Winkelauflösung vervierfachen und ein Standardradar mit einer Winkelauflösung von 2,8° auf 0,5–1° reduzieren, oder sogar noch weniger, wenn bereits eine der hier besprochenen Techniken zum Einsatz kommt.
Scanning ist eine weitere vielversprechende Option für Radar. Die Metamaterialantenne von Metawave nutzt Beamforming- und Lenktechnologien, um die Radarleistung in einem schmalen Fächer zu bündeln. Dieser Fächer wird dann über das gewünschte Elevationsfeld abgetastet, wodurch die Auflösung sowohl in der Elevation als auch im Azimut verbessert wird. Ein weiterer Vorteil dieser Technologie ist, dass die emittierte Energie über eine deutlich kleinere Fläche verteilt wird als bei einem Blitzfokus, wodurch größere Reichweiten als bei einem nicht-scannenden System erzielt werden können.
Angesichts der vielen Optionen für die Entwicklung der nächsten Radargeneration stellt sich die Frage: Welche ist die beste? Der IDTechEx-Bericht „Automotive Radar 2024–2044: Forecasts, Technologies, Applications“ erläutert detailliert die Funktionsweise dieser Technologien und deren Beitrag zur Verbesserung der Radarleistung. Der Bericht bietet zudem eine vergleichende Analyse, in der die Technologien anhand wichtiger Leistungsindikatoren wie Winkelauflösung, Reichweite, Sichtfeld und Bildrate gegenübergestellt werden. So wird ermittelt, welche Technologie das beste Gesamtpaket bietet – mit einigen überraschenden Ergebnissen.
Autor: Dr. James Jeffs, Senior Technology Analyst bei IDTechEx
