Lo studio condotto da IDTechEx nel rapporto "Automotive Radar 2024-2044: Forecasts, Technologies, Applications" mostra che, in media, il 70% delle nuove auto vendute nel 2022 era dotato di radar anteriore, mentre il 30% di radar laterali. Tuttavia, con l'introduzione sul mercato di sistemi ADAS sempre più sofisticati e di sistemi di guida autonoma di livello 3, la tecnologia radar deve evolversi per soddisfare le nuove esigenze prestazionali di questi sistemi. Pertanto, il settore sta assistendo all'arrivo sul mercato e all'installazione sui veicoli delle prime generazioni di radar "4D imaging". In quest'ottica, IDTechEx analizza cosa sia un radar 4D imaging, perché sia necessario e quali nuove tecnologie utilizzi.
IDTechEx illustra le differenze tra radar di imaging 3D, 4D e 4D. Fonte: IDTechEx
Che cos'è un radar di imaging 4D?
Innanzitutto, un radar 4D non è automaticamente un radar di imaging. A volte i due termini possono sembrare intercambiabili; tuttavia, IDTechEx ritiene importante distinguerli. In passato, la maggior parte dei radar era limitata a tre dimensioni: azimut (angolo orizzontale), distanza e velocità. Un radar 4D significa semplicemente l'aggiunta di una certa capacità di risoluzione nella direzione dell'elevazione.
Un classico esempio della necessità di questa quarta dimensione è il rilevamento di un'auto parcheggiata all'ingresso di una galleria. Un radar 3D restituirà gli stessi risultati sia in presenza di un'auto all'ingresso che in sua assenza. In genere, il veicolo presumerà che il grande riflesso sia una galleria e il sistema di controllo adattivo della velocità di crociera continuerà a funzionare. Questo comportamento è perfettamente accettabile se è presente un conducente umano in grado di disattivare il sistema ACC, ma diventa un problema per i veicoli che operano a livelli SAE 3 e superiori, una realtà concreta negli ultimi due anni.
In teoria, un radar 4D supera questo problema. L'aggiunta della risoluzione verticale significa che il radar dovrebbe essere in grado di distinguere un veicolo fermo a livello del suolo dalla galleria situata a pochi metri sopra il tetto. Tuttavia, se la risoluzione verticale è così scarsa che la galleria e l'auto rimangono nello stesso "pixel", la situazione non migliora. È qui che entra in gioco la distinzione tra radar 4D e radar di imaging 4D. Il radar di imaging deve avere una risoluzione angolare sufficiente per distinguere la galleria dal veicolo anche a distanze molto elevate. Infatti, IDTechEx ritiene che il radar di imaging dovrebbe avere una risoluzione sufficiente per distinguere ostacoli molto più piccoli a grandi distanze, ad esempio una persona sulla strada a 100 metri di distanza. Ma quale risoluzione è necessaria in questo caso? Supponendo che la persona sia alta tra 1,5 e 1,8 metri, sarebbe necessaria una risoluzione di circa 1° per distinguerla dalla strada. In questo scenario, il sistema avrebbe tempo sufficiente per azionare i freni e arrestare il veicolo, evitando una collisione, anche a velocità autostradali.
Tuttavia, rilevare una persona è una cosa, ma identificarla correttamente utilizzando solo i dati radar è tutt'altra cosa. Ecco perché il radar viene spesso abbinato a telecamere frontali per applicazioni come la frenata automatica di emergenza. Di notte, in caso di nebbia o pioggia battente, la telecamera potrebbe non essere in grado di vedere chiaramente. In queste situazioni, esistono diverse opzioni: aggiungere al veicolo un sistema di rilevamento a infrarossi a onde corte o lunghe, che offre una risoluzione simile a quella della telecamera ed è più affidabile in condizioni di scarsa visibilità; aggiungere al veicolo un sistema LiDAR, che ha una portata simile a quella del radar ma a un costo elevato; oppure migliorare ulteriormente la risoluzione del radar.
Raggiungere una risoluzione di 1° e oltre:
il radar ha un limite fisico naturale alla sua capacità di risoluzione, noto come criterio di Rayleigh, che è inversamente proporzionale alla frequenza moltiplicata per la dimensione dell'apertura (1/fd). In breve, un tipico radar per auto che opera a 77 GHz con un'antenna di 10 cm di larghezza dovrebbe essere in grado di raggiungere una risoluzione di 2,8°. Ad esempio, un occhio umano normale ha una risoluzione compresa tra 0,005 e 0,01°, sufficiente per vedere un oggetto di 1 cm a 100 metri. Per migliorare la risoluzione del radar, la sua frequenza operativa potrebbe essere aumentata; dopotutto, gli esseri umani utilizzano la luce visibile, che si trova nell'ordine delle centinaia di terahertz. Tuttavia, la frequenza del radar è limitata da normative e non è qualcosa che può essere facilmente modificato.
La prossima opzione è aumentare le dimensioni del diaframma. Sebbene tecnicamente possibile, in pratica risulta complicato. Per passare da 2,8° a 1°, l'apertura deve aumentare da 10 cm a 28 cm. Per ottenere questa risoluzione sia in azimut che in elevazione, il radar misura ora 28 cm x 28 cm, il che renderà difficile l'integrazione nel paraurti anteriore. Probabilmente causerà problemi di flusso d'aria al radiatore, potrebbe essere difficile da proteggere da eventuali danni e creerà qualche grattacapo ai team di progettazione estetica dei produttori di automobili. All'IDTechEx abbiamo visto radar sempre più grandi, come ad esempio il Continental ARS540, il Bosch FR5+ e l'Arbe Phoenix, tutti di dimensioni superiori a 10 cm, ma il più grande di questi, il Phoenix, misura ancora solo 12,7 cm x 14,3 cm.
Un altro problema nella creazione di radar di grandi dimensioni è quello di riempirli di canali. Realizzare un radar di 28 cm x 28 cm senza la tecnologia a semiconduttori di supporto sarebbe come costruire un obiettivo per fotocamera DSLR da 10.000 dollari e abbinarlo a un sensore da 1 MP di un cellulare del 2001. In questo caso, l'analogo dei pixel sono i canali virtuali, che sono multipli dei canali di trasmissione e ricezione (Tx e Rx) di un radar. In passato, un radar 3D poteva avere un canale di trasmissione e tre canali di ricezione (1Tx/3Rx). Un radar 4D di base utilizzerebbe probabilmente un ricetrasmettitore radar con una configurazione 3Tx/4Rx, mentre alcuni radar all'avanguardia combinano quattro di questi chip per ottenere una configurazione 12Tx/16Rx con 192 canali virtuali. Arbe ha sviluppato un chipset che scala fino a 48Tx/48Rx in un singolo radar, fornendo 2.304 canali virtuali. In questo modo, Arbe raggiunge una risoluzione di 1° in azimut e 1,7° in elevazione.
Un modo per superare le difficoltà legate alla costruzione di un radar di grandi dimensioni è quello di distribuirne la potenza. IDTechEx ha individuato un paio di approcci in tal senso. Uno, proposto da Zendar, prevede l'utilizzo di due radar a bassa potenza posizionati alle estremità opposte del paraurti e operanti in tandem. Tuttavia, la dimensione dell'apertura è aumentata da meno di 10 cm a 1,5-2 m. Di conseguenza, la risoluzione di questi due radar che lavorano insieme è di poco superiore a 0,1° in azimut. L'altro approccio osservato da IDTechEx consiste nel costruire piastre antenna separate per ciascun canale (in un radar 3Tx/4Rx) e posizionarle lungo il paraurti. Questo è il percorso di sviluppo esplorato da Plastic Omnium e Greener Wave.
Il software è un altro aspetto fondamentale di questa discussione, e quasi tutte le aziende menzionate utilizzeranno una qualche forma di software di super-risoluzione per migliorare le proprie prestazioni. Riprendendo l'analogia con le fotocamere, le moderne reflex digitali sono dotate di potenti processori in grado di estrarre il massimo da un'immagine, mentre le fotocamere degli smartphone moderni hanno beneficiato di anni di sviluppo software per produrre risultati più nitidi e dall'aspetto più naturale. Nel campo dei radar, esistono alcuni esempi di startup che creano algoritmi esemplari per migliorare la risoluzione radar senza apportare modifiche fisiche. Zadar Labs utilizza tecnologie come l'apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale e i segnali di trasmissione codificati per migliorare le prestazioni del radar. Spartan, invece, utilizza un algoritmo basato su ricerche per applicazioni sui caccia F-18 e F-35. Il software di super-risoluzione può quadruplicare la risoluzione angolare, riducendo un radar standard con una risoluzione angolare di 2,8° a 0,5-1°, o anche meno se impiega già una delle altre tecniche discusse in precedenza.
La scansione rappresenta un'altra opzione promettente per i radar. L'antenna a metamateriali di Metawave utilizza tecnologie di beamforming e steering per concentrare le prestazioni del radar in un fascio stretto. Questo fascio viene quindi scansionato lungo il campo visivo di elevazione desiderato, fornendo prestazioni di risoluzione migliorate sia in elevazione che in azimut. Un ulteriore vantaggio di questa tecnologia è che l'energia emessa viene distribuita su un'area molto più piccola rispetto a un fuoco di tipo flash, il che significa che può raggiungere distanze maggiori rispetto a un equivalente non a scansione.
Con tutte queste opzioni per la costruzione dei radar di prossima generazione, come si fa a sapere qual è la migliore? Il report IDTechEx "Automotive Radar 2024-2044: Forecasts, Technologies, Applications" analizza in dettaglio il funzionamento di queste tecnologie e il modo in cui migliorano le prestazioni dei radar. Il report presenta anche un'analisi comparativa per mettere a confronto queste tecnologie in relazione a indicatori chiave di prestazione come risoluzione angolare, portata, campo visivo e frequenza dei fotogrammi, identificando la tecnologia che offre il pacchetto complessivo migliore, con alcuni risultati inaspettati.
Autore: Dr. James Jeffs, analista tecnologico senior presso IDTechEx
