毫米波雷达将向高分辨4D成像雷达演进
自动驾驶层级的增加，对传感器带来全新要求。总结下来，自动驾驶的诉求就是四”全”：全目标，全覆盖，全工况和全天候，这就是理想传感器的目标。面对这些诉求，**头率先演进，2MP升级到8MP，搭载数量每车5个到10个以上，高线数激光雷达也陆续成为主流量产车型的必备选择。那么，毫米波雷达将如何演进？
华为认为毫米波的下一步演进就是高分辨4D成像雷达，4D是指检测目标的4个维度，包括它的速度、距离、水平角度和垂直角度，传统雷达水平分辨能力不足，不支持垂直分辨，导致看不清，看不准。近年来自动驾驶事故中，感知不足是重要原因之一，比如没有有效识别静止车辆或事故车辆，隔离桩或护栏判断不准导致严重事故。
4D成像雷达大幅提升水平和垂直的角度测量能力，满足全目标，全覆盖和多工况的感知要求，逐步接近理想传感器目标，将和**头、激光雷达形成有效融合和冗余，打造满足自动驾驶要求的感知铁三角。
华为毫米波雷达团队从2017年开始技术预研，用了2年时间，完成基础技术与能力的验证，完成市场分析，确定第一代产品方向；2019年正式启动商用产品开发，包括中距和短距两个产品。2020年完成第一次夏测和冬测，预计2021年实现首项目SOP交付，2022-2023年将有更多项目量产，有希望快速实现年发货超百万。2021年上海车展前夕，华为正式发布了下一代高分辨4D成像雷达的更多技术细节。
三方面实现能力的跨越性提升
第一个是大阵列高分辨。提高角度分辨，单纯依靠软件算法虽有部分优化方案，但华为认为更普适、更可靠的方式是增加天线阵列，加大天线口径，实现能力的跨越式提升。华为高分辨4D成像雷达采用12个发射通道，24接收通道，比常规毫米波3发4收的天线配置，整整提升了24倍，比业界典型成像雷达多50%接收通道，这是短期可量产的最大天线配置成像雷达。通过这样的超强硬件配置，水平角分辨率将从传统的3~4°，提升到1°，垂直高度分辨也从无到有，达到2°，这是天线能力实口径，软件优化还有进步空间。更重要是角测量精度也将从0.2°度提升到0.1°，对城区拥堵等密集场景非常有意义。
第二是大视场无模糊。水平视场从90°提升到120°，垂直视场从18°提升到30°，纵向探测距离从200米提升到300米以上。覆盖范围（距离+FOV）的扩展，一方面由自动驾驶功能驱动，另一方面来自多传感器融合冗余需求。例如，8MP**头采用30°+120°两个模组，实现远距30°内，大于500米车辆感知，近距支持120°内的200米覆盖。
通过大阵列设计，一个4D成像雷达可支持远近两种波形，兼顾远距和近距广角覆盖，长波形支持18°内超过300米覆盖，短波形实现120°内的150米覆盖，完全满足十字路口等城区场景要求，将对齐**头和激光雷达目标。
还要特别强调的是无模糊能力，传统雷达角度测量有多义性，就是一个目标可能计算出多个角度方向，需要进一步算法消除。华为4D成像雷达通过天线排布和信号处理优化，实现角度无模糊，准确识别目标，在人车混流、十字路口的多目标场景非常有用，可以避免角度模糊结果和真实反射混到一起，减少虚警，形成高置信度点云，并简化后端点云**算法，避免多帧消除的处理时延。
第三是4D高密点云。作为综合能力提升的结果，毫米波雷达也可以像激光雷达一样支持高密度点云。成像雷达的4D点云，也就是速度，距离，水平角度和垂直高度，相比激光雷达点云，多一个速度维度，可以有更多的维度对目标物体进行诠释；相比传统雷达，4D点云带来丰富的感知增强应用，比如环境刻画，雷达构图，定位等，也可以通过多雷达的点云级融合，更好实现车周的360°检测，这将会带来**性的变化。比如利用MDC的大算力资源，引入AI方案增强目标**；也可以基于点云，实现分米级精度的构图与定位。需要补充的是，因为毫米波的天气和光线鲁棒性非常好，基于毫米波的构图与定位将有非常大的应用空间。
另外，点云处理意味需要点云采集及域控软件配套，华为在这方面会有非常强的合作开发能力。华为4D成像雷达的开发团队主体在我国，数据分析和采集，我国场景会优化的更充分，在与OEM域控软件对接中，实现高效联合开发。
对于4D成像雷达的组网，华为灵活支持3种架构：对接小算力域控，雷达仅输出目标；对接大算力域控，所有**处理在域控完成，仅输出4D点云；或点云+目标混合输出模式。
4D成像雷达将覆盖6大场景
1.高速巡航场景：要保障高速巡航的行车体验，主要指标是看的更远更清，避免急刹。典型场景是前方拥塞时，130kph下舒适性刹停，需要判断220米外前车是处于本车道还是邻车道。
4D成像雷达支持1°水平分辨，300米的车辆检测**，这样即便220米外两辆车完全同速同距，位于相邻车道，也可以通过角度分辨出来
2.安全避障：无论自动驾驶还是辅助驾驶，安全仍是首要问题，对传感器最迫切诉求是静止障碍物检测，这是传统毫米波的短板。4D成像雷达点云密度提升10倍，大幅提升静止目标检测置信度，小障碍物检测也有很好表现。例如锥桶探测距离达到110米，也可实现护栏静止车分辨。
支持静止物检测，就必须有效区别地面静止物或悬空物，比如不能把龙门架上报为障碍物。成像雷达通过2°垂直分辨，极限场景可通过高度测量，分辨220米外龙门架和下方静止车，保证不会被误判障碍物。
3.城区巡航：高阶自动驾驶中，城区场景是最难的，主要挑战是大量横向运动检测，和多目标的复杂工况，如人车混行场景(近端行人，车辆L型)；人/自行车等VRU和公交的大小目标并行场景；被遮挡场景，施工区护栏变窄场景等，成像雷达大视场无模糊能力可以很好地匹配城区要求。
此外测角精度和高动态能力也非常重要。测角精度从0.2°提升到0.1°，50米横向测量误差将小于10cm，100米测量误差小于20cm，这对城区场景，狭窄区域可通行判断非常有用。同时，成像雷达具备更高动态范围，对公交车和行人并排，大小目标场景也可准确检测。
4.非视距前前车检测：被遮挡或部分被遮挡目标感知是毫米波独特能力，就是电磁波信号从车辆底盘下方传播，实现非视距目标探测。相对传统雷达，因为4D成像雷达的多径处理能力更强，典型场景前前车的探测能力将提升100%以上。
4D成像雷达可以看到前车，前前车，和前前前车，甚至可以看到前前车的大致底盘轮廓，通过对前前车的感知，比如有急减速，可提前预判前车动作，减少连环追尾风险。
5.环境刻画：4D点云有很多应用，环境刻画是最典型的一个。通过150米以上的护栏探测，有效确定道路边界；通过高精度测高，准确判断地面、地上、空中等不同高度目标，勾勒3D道路拓扑结构；最后通过人车障碍物等点云处理，可以生成10cm精度的可通行区域，形成完全匹敌激光雷达和**头的环境刻画。
6.360°全方位检测：最后一点是也是4D点云应用，就是全车多雷达的点云集中在域控上处理，实现从“目标级融合”到“检测级融合”，融合后点云对360°车辆连续**非常有用，比如后向超车场景，从迫近到超越，融合点云整个过程是连续的，确保**过程平稳，最大避免**ID跳变。这样Cut-in检测或意图判断也可以提前进行，有助于解决近距Cut-in问题。
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