IDTechEx发布的《2024-2044年汽车雷达：预测、技术与应用》研究报告显示，2022年售出的新车中，平均70%配备了前置雷达，30%配备了侧置雷达。然而，随着日益复杂的ADAS系统和L3级自动驾驶系统陆续进入市场，雷达技术亟需提升以满足这些系统对性能的新需求。因此，业界开始出现第一代“4D成像”雷达，并将其应用于车辆。鉴于此，IDTechEx将分析4D成像雷达的定义、必要性以及其所采用的新技术。.
IDTechEx 展示了 3D、4D 和 4D 成像雷达之间的区别。来源：IDTechEx
什么是4D成像雷达？
首先，4D雷达并非一定是成像雷达。有时这两个术语似乎可以互换使用；然而，IDTechEx认为区分它们至关重要。过去，大多数雷达仅限于三个维度：方位角（水平角）、距离和速度。4D雷达仅仅意味着在仰角方向上增加了一定的分辨率。
一个典型的例子是检测停在隧道入口处的车辆，这充分说明了第四维度的重要性。无论入口处是否有车辆，3D雷达都会返回相同的结果。通常情况下，车辆会将强烈的反射信号误判为隧道，自适应巡航控制系统（ACC）会继续运行。如果有驾驶员能够及时干预，这种行为完全可以接受。但对于过去两年中已成为现实的SAE L3及以上自动驾驶车辆而言，这就成了一个问题。.
理论上，4D雷达可以克服这个问题。垂直分辨率的提升意味着雷达应该能够区分地面上的静止车辆和隧道顶部上方几米处的隧道。然而，如果垂直分辨率过低，导致隧道和车辆仍然位于同一个“像素”内，那么情况并没有改善。这就是4D雷达和4D成像雷达的区别所在。成像雷达必须具有足够的角度分辨率，即使在很远的距离也能区分隧道和车辆。事实上，IDTechEx认为成像雷达应该具有足够的分辨率，即使在很远的距离也能区分更小的障碍物——例如，100米外路上的行人。但要达到这个目的需要多高的分辨率呢？假设行人身高在1.5米到1.8米之间，那么大约需要1°的分辨率才能将其与路面区分开来。在这种情况下，即使在高速公路上，系统也有足够的时间启动刹车并使车辆停止，从而避免碰撞。.
然而，探测到人是一回事，仅凭雷达数据准确识别人则是另一回事。因此，雷达通常会与前置摄像头配合使用，用于自动紧急制动等应用。在夜间、雾天或暴雨中，摄像头也可能无法清晰成像。在这种情况下，有几种解决方案：在车辆上加装短波或长波红外探测器，其分辨率与摄像头相近，且在低能见度条件下性能更佳；在车辆上加装激光雷达（LiDAR），其探测距离与雷达相近，但成本较高；或者进一步提升雷达的分辨率。.
实现1°及以上的分辨率：
雷达的分辨率存在一个固有的物理极限，称为瑞利判据，它与频率乘以孔径尺寸（1/fd）成反比。简而言之，一台典型的工作频率为77 GHz、天线阵列宽度为10厘米的车载雷达应该能够达到2.8°的分辨率。例如，人眼的分辨率在0.005°到0.01°之间，足以在100米处看到1厘米的物体。为了提高雷达的分辨率，可以提高其工作频率；毕竟，人类使用的是可见光，其频率范围在数百太赫兹。然而，雷达频率受到法规的限制，并非易于更改。
下一个方案是增大振膜尺寸。虽然技术上可行，但实际操作起来却很复杂。要将方位角分辨率从 2.8° 提升到 1°，孔径必须从 10 厘米增大到 28 厘米。为了在方位角和仰角方向上都达到这样的分辨率，雷达的尺寸现在为 28 厘米 x 28 厘米，这将难以集成到前保险杠中。它很可能会导致散热器气流受阻，难以防止损坏，并且会给原厂的审美设计团队带来一些难题。IDTechEx 已经见过尺寸越来越大的雷达，例如 Continental ARS540、Bosch FR5+ 和 Arbe Phoenix，它们的尺寸都超过了 10 厘米，但其中最大的 Phoenix 也只有 12.7 厘米 x 14.3 厘米。.
制造大型雷达的另一个难题在于如何填充通道。如果没有相应的半导体技术支持，制造一个 28 厘米 x 28 厘米的雷达就好比用价值 1 万美元的单反相机镜头搭配 2001 年的 100 万像素手机传感器一样。在这种情况下，像素的对应物是虚拟通道，它是雷达发射和接收（Tx 和 Rx）通道数量的倍数。过去，一个 3D 雷达可能只有一个发射通道和三个接收通道（1Tx/3Rx）。一个基本的 4D 雷达可能使用 3Tx/4Rx 的雷达收发器，而一些尖端雷达则将四个这样的芯片组合在一起，实现 12Tx/16Rx 的配置，从而拥有 192 个虚拟通道。Arbe 公司开发了一种芯片组，可以在单个雷达中扩展至 48Tx/48Rx，提供 2304 个虚拟通道。这样，Arbe 的方位角分辨率达到了 1˚，仰角分辨率达到了 1.7˚。.
克服建造大型雷达挑战的一种方法是分散其功率。IDTechEx 已经发现了几种解决方案。其中一种来自 Zendar，即在保险杠两端各安装一个低功率雷达并协同工作。然而，这种方法的孔径尺寸从不足 10 厘米增加到 1.5-2 米。因此，这两个雷达协同工作的方位角分辨率仅略高于 0.1°。IDTechEx 观察到的另一种方法是为每个通道（在 3 发射/4 接收雷达中）构建独立的天线板，并将它们沿保险杠布置。这是 Plastic Omnium 和 Greener Wave 正在探索的开发方向。.
软件是本次讨论的另一个关键方面，几乎所有提到的公司都会使用某种形式的超分辨率软件来提升性能。以相机为例，现代数码单反相机配备了强大的处理器，能够最大限度地发挥图像的性能，而现代手机摄像头则受益于多年的软件开发，能够呈现最清晰、最自然的成像效果。在雷达领域，一些初创公司开发出了卓越的算法，无需任何物理改动即可提升雷达分辨率。Zadar Labs 利用机器学习、人工智能和编码传输信号等技术来提升雷达性能。与此同时，Spartan 则使用了一种基于 F-18 和 F-35 战斗机应用研究的算法。超分辨率软件可以将角分辨率提高四倍，将标准雷达 2.8° 的角分辨率降低到 0.5-1°，如果雷达已经采用了本文讨论的其他技术，则角分辨率甚至可以更低。.
扫描是雷达的另一种很有前景的选择。Metawave 的超材料天线利用波束成形和波束控制技术，将雷达能量集中在一个狭窄的扇形区域内。然后，该扇形区域会在所需的仰角视场范围内进行扫描，从而在仰角和方位角方向上都提供更高的分辨率。这项技术的另一个优势是，与闪光式聚焦相比，其发射能量分布在一个更小的区域内，这意味着它可以比非扫描式雷达实现更远的探测距离。.
面对如此多的下一代雷达制造方案，如何才能找到最佳方案？IDTechEx 的报告《2024-2044 年汽车雷达：预测、技术与应用》详细阐述了这些技术的工作原理以及如何提升雷达性能。该报告还对这些技术进行了对比分析，从角度分辨率、探测距离、视场角和帧速率等关键性能指标等方面进行评估，最终确定哪种技术能够提供最佳的整体性能——其中一些结果甚至出乎意料。.
作者： 詹姆斯·杰夫斯博士，IDTechEx 高级技术分析师
