高级自动驾驶的感知要素：4D毫米波雷达——点云处理+前融合感知
随着智能驾驶的发展，毫米波雷达因其全天候工作的优秀表现，已经成为汽车辅助驾驶**的核心传感器之一。但受疫情等因素持续影响，继汽车MCU之后，汽车雷达芯片也开始缺货，部分主机厂宣布先交付缺少毫米波雷达的车型，后续毫米波雷达将于之后分批补装。芯片不到位，就会影响到车辆的正常交付，甚至不得不提出“先交付后补装”的*作，可见雷达芯片的重要性。此外，传统毫米波雷达的角分表率过低，对目标检测不灵敏的特性，让其无法在L4级及以上的自动驾驶中继续担当主角。为解决技术瓶颈，4D成像毫米波雷达应运而生。
政策层面，2021年12月6日，工业和信息化部发布了《汽车雷达无线电管理暂行规定》，将76-79GHz频段规划用于汽车雷达。该规定2022年3月1日正式实施起，不再受理和审批24.25-26.65GHz频段汽车雷达的无线电发射设备型号核准申请。
毫米波雷达成未来汽车标配
1）ADAS是实现汽车智能化、网联化的重要条件，目前我国ADAS渗透率相对较低，但市场预计至2025年我国ADAS渗透率有望超过90%，毫米波雷达作为ADAS重要配件，有望受益于ADAS渗透率提升进一步放量；
2）随着自动驾驶等级提升，将带动毫米波雷达搭载量提升，目前L1/2级别车辆为智能汽车市场主流，单车毫米波雷达搭载量一般为1-3颗，我们认为2021年或为L3级汽车量产元年，随自动驾驶等级向L3+迈进，单车雷达搭载量将增至5颗以上，与ADAS渗透率提升双轮驱动毫米波雷达放量。
4D雷达蓄势待发，性能大幅提升，有望打开更大市场空间
1）相对传统毫米波雷达，4D雷达提供更高质量点云成像，弥补了传统雷达难以识别静态障碍物的短板；
2）相对激光雷达，4D雷达具有可全天候全天时工作、成本较低等优势。考虑到步入高等级自动驾驶后感知冗余成为必备条件，我们认为毫米波雷达、激光雷达、**头等多感知融合是未来汽车智能化发展的**解决方案；
3）4D雷达有望于2022年开启商用，待大规模量产后**将有望回归传统毫米波雷达**区间，优异的性能，较低的成本将助力4D雷达在各个层级车型加速推广。
高阶自动驾驶**采用4D毫米波雷达
高阶自动驾驶**采用了4D毫米波雷达，其原理是指在原有距离、方位、速度的基础上增加了对目标的高度维数据解析，能够实现“3D+速度”四个维度的信息感知。主要的感知参数表示如下：
除开如上述的检测能力外，4D毫米波雷达又称为“成像雷达”，其中的成像概念是指其具备超高的分辨率，可以有效解析目标的轮廓、类别、行为。这意味着4D毫米波雷达**可以适应更多复杂路况，包括识别较小的物体，被遮挡的部分物体以及静止物体和横向移动障碍物的检测等。
当前，4D成像雷达产生类似激光雷达的“点云”。同时，优点在于对于每个点，不仅知道X和Y，还可以直接得到距离和速度值。同时，还可以**这些数据随着时间的变化（也可以定义为5D）。
同时，AI技术的加持，也在从视觉延伸至4D雷达。通过点云的优化处理，消除返回噪声，也包括从物体轮廓中识别目标和分类。更关键的是，雷达的**还在持续下滑。
4D雷达高分辨率点云
首先，成像雷达可提供精度更高的道路边缘信息，为高速行车与变道提供更精确的辅助定位信息；对静止目标尤其是拥堵条件下目标探测精度更高，可以有效避免追尾等安全事故。
近日，4D成像雷达方案商Zadar Labs, Inc.宣布正在为基于雷达点云的感知构建首个深度学习训练数据集。通过与Xilinx公司合作开发4D雷达深度学习处理器单元（DPU），加速实现基于4D雷达点云的目标分类。
随着类似NXP、TI这样的雷达芯片方案供应商陆续推出4D雷达芯片方案，输出点云数据只是入门级别。数据处理才是真正提高雷达性能所必需的。
在这一点上，无论是**头还是激光雷达，都已经走在前面。不过，目前这两种传感器的AI及深度学习处理技术模型，并不适合4D成像雷达。
在Zadar Labs看来，成像点云的深度信息和质量不仅提供了位置信息，而且还提供了速度、信噪比和反射率等指标的优化。Zadar的SDIR解决方案通过额外的检测特征，寻求从根本上发挥4D成像雷达未被开发的潜力。
目前，Zadar的团队正专注于目标分类的训练数据集。然而，这仅仅是个开始。随着数据集的细化和扩展，感知工程师开发基于4D雷达的新算法将成为新的竞争门槛，同时，这意味着后续与**头、激光雷达的“像素级”前融合成为可能。
AI深度学习的目标识别
其次，自动驾驶中最难的场景之一是对于行人的识别能力，而当前的识别往往依赖于**头，如果我们基于成像雷达的高分辨特征是否能够对其行人的识别产生好的辅助效果呢？答案是肯定的。这个过程主要是结合行人摆臂、车轮转动等微动特征，利用更高分辨率的时频分析方法，提取目标的微多普勒信息，通过机器学习等目标分类方法，进行VRU目标的微多普勒识别。
基于毫米波雷达的高精定位
众所周知，高精定位**的检测过程需要相应的传感器建立密集的毫米波雷达点云信息，且依托于环境结构，且不受雨、雪、雾等环境因素的影响。而这些要素则是毫米波雷达本身所具备的能力。因此，利用毫米波雷达本身就可以进行简单的定位建图，这里我们称之为RSLAM。而如果**本身搭载了诸如激光雷达或高清**头，则毫米波雷达的建图能力可以很好的作为该两者的辅助传感器。
硬件处理能力
4D雷达成像主要的部件包括比3D雷达多更多的收发天线，同时最重要的是其双板处理芯片：一块用于RF收发器（主要是PCB板搭载的多跟收发天线）、SRAM数据采集和USB类型的数据流；另一个用于数据处理（包含基于点云的深度学习）和BT/Wi-Fi连接。因此，很多毫米波雷达供应商通常还采用芯片级联或通过软件新建虚拟发射天线的方式增加发射端对环境物体的点云信息搜集比率。一般的，高分辨成像雷达随着级联芯片的增多，点云密度与精度越来越高，通过人工智能（AI）中深度学习等在雷达的应用就带来了更多优越的先验条件（比如点云聚类），接近于视觉的分类效果。
当然，任何一套具备可行性以及规模化落地能力的感知方案，取决于两个主要要素：传感器提供的信息质量，以及处理数据的能力和算力。
在传感器方面，以毫米波雷达为中心的解决方案提供了一种可选的路径，尤其是4D成像雷达的加入，意味着，接下来机器学习技术也可以使用来自雷达的数据，并与其他数据进行融合。
对于L2+/L3功能，如高速公路自动驾驶和车道改变辅助，用于前向的4D成像雷达可以提供更高的角分辨率数据以及高程感知能力，同时提升角雷达的近距离精准探测能力，提升高阶自动泊车的感知识别。
按照一些公司的测算，4D成像雷达可以很快1-2年内达到目前传统雷达的成本，此外，考虑到软硬件解耦趋势，4D成像雷达在提供丰富点云数据的基础上，还可以实现OTA更新，来增加更多的功能应用。
翊弼智行生态企业——上海几何伙伴智能驾驶有限公司（以下简称“几何伙伴”）成立于2018年10月末，是一家集自动驾驶相关软硬件产品研发、制造、销售和服务于一体的国家高新技术企业。基于机器感知和深度学习，几何伙伴提供面向自动驾驶L2-L4阶段的软硬件集成**和总体解决方案，创新性地以4D毫米波成像雷达为主传感，辅之以可见光视觉和红外成像等多传感融合的全天候感知模块实现“硬件赋能汽车”，通过感知、决策、规划、控制为一体的全栈式自动驾驶**软件与解决方案，实现“软件定义汽车”，开创出一条“低成本、高可靠、全天候、易量产”的自动驾驶技术路线。
独特的技术路线赋予几何伙伴领先于行业的竞争优势，随着几何伙伴4D毫米波成像雷达性能的不断提高，融合算法的进一步突破，解决方案的快速迭代，几何伙伴的自动驾驶软硬件集成**可以实现更加精准的目标感知、聚类追踪、可通行空间估测、高精定位与建图、路径规划、决策控制，满足自动驾驶各个阶段的需求。凭借前瞻的技术路线、雄厚的研发实力、持续的经营能力和良好的成长性，几何伙伴迅速成为自动驾驶领域的一匹黑马，得到主机厂和资本市场的青睐。
2020年，几何伙伴成为了上汽集团智能驾驶战略合作伙伴之一，成果进入上汽集团的量产平台。商用车领域，取得定点和批产订单，加速推进上海航运中心“海空枢纽”基建工作中自动驾驶集卡物流体系的建设。乘用车量产落地方面，在上汽2023年推出的车型上已开始测试并着手前装匹配，同时也已应用至其它主机厂。在应用拓展方面，4D毫米波成像雷达将成为智能网联汽车发展过程中道路实现全息感知的重要传感，在智慧城市、智慧交通建设中也得到大量应用。
2021年7月，几何伙伴完成近4亿人民币的Pre A轮融资，其中，Pre-A1轮由经纬我国独家投资；Pre-A2轮由小米长江产业基金领投，百度风投、经纬我国跟投；Pre-A3轮由天使轮股东矽力杰、耀途资本、新余逸何（博润、博物）追加投资，经纬我国继续加持，新投资人普华资本跟投。
随着Pre A轮融资的顺利完成，9月，几何伙伴首个车规级智能制造基地落户上海，这也意味着几何伙伴以4D毫米波成像雷达为主传感、更加安全可靠的自动驾驶软硬件集成**将加速量产落地，为高阶自动驾驶和智慧交通向普通消费者市场深入发展带来更多可能性。
文章来源：
焉知智能汽车《浅析高级自动驾驶**的新型三大感知能力要素》
高工智能汽车《4D成像雷达“门槛升级”，点云处理+前融合感知大战打响》
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