【導(dǎo)讀】隨著自動駕駛的火熱，激光雷達(dá)受到前所未有的追捧，因?yàn)槠渚哂懈呔?、大信息量、不受可見光干擾的優(yōu)勢。但我們可以注意到，目前主流的自動駕駛方案并未完全拋棄毫米波雷達(dá)，這又是什么原因呢？
一、引子
首先要明確，這里要講的雷達(dá)是發(fā)射電磁波的正經(jīng)雷達(dá)，而不是發(fā)射機(jī)械波的倒車?yán)走_(dá)。
二戰(zhàn)軍迷和歷史研究者大概對雷達(dá)技術(shù)的淵源了如指掌：第一臺實(shí)用雷達(dá)就是用于探測試圖半夜從空中越過英吉利海峽的德農(nóng)——坐著飄在天上的金屬殼的德農(nóng)。之后雷達(dá)既在太平洋夜戰(zhàn)中碾壓過島國訓(xùn)練有素的戰(zhàn)列艦觀察兵的光榮時(shí)刻，也有過在貝卡谷地被猶太人的反輻射導(dǎo)彈炸成渣渣的慘痛歷史。
雷達(dá)從戰(zhàn)爭機(jī)器轉(zhuǎn)職交通行業(yè)的初期伴隨著無數(shù)車主的血淚——雷達(dá)測速。而現(xiàn)在雷達(dá)成為了車主擺脫油門的助手——自適應(yīng)巡航的主傳感器，以及并線的保護(hù)神——盲點(diǎn)監(jiān)測和并線輔助用傳感器，還偶爾扮演避免追尾事故的最后一道防線——自動緊急制動用傳感器。
二、構(gòu)造和原理
目前車載雷達(dá)的頻率主要分為24GHz頻段和77GHz頻段，其中77GHz頻段代表著未來的趨勢：這是國際電信聯(lián)盟專門劃分給車用雷達(dá)的頻段。嚴(yán)格來說77GHz的雷達(dá)才屬于毫米波雷達(dá)，但是實(shí)際上24GHz的雷達(dá)也被稱為毫米波雷達(dá)。
在工程實(shí)踐中，雷達(dá)天線具體實(shí)現(xiàn)的方法有很多種。目前車載雷達(dá)中比較常見的是平面天線陣列雷達(dá)，因?yàn)橄啾绕渌麑?shí)現(xiàn)方式，平面雷達(dá)沒有旋轉(zhuǎn)機(jī)械部件，從而能保證更小的體積和更低的成本。下面以目前常見的平板天線雷達(dá)為例，介紹車載雷達(dá)的構(gòu)造和原理。
先對車載雷達(dá)有個(gè)直觀地認(rèn)識：
炸開看看：
其中這一片就是天線陣列，如下圖所示：
其中從上至下分別是10條發(fā)射天線TX1，然后是2條發(fā)射天線TX2，最后是4條接收天線RX1至RX4。
兩組發(fā)射天線分別負(fù)責(zé)探測近處和遠(yuǎn)處的目標(biāo)，其覆蓋范圍如下圖所示：
這里因?yàn)榻幍囊暯牵‵OV）比較大，大概有90度，所以需要更多天線，而遠(yuǎn)處的視角小，大概只有20度，所以兩根天線就夠了。
雷達(dá)裝在車上的樣子如下圖所示：
雷達(dá)通過天線發(fā)射和接收電磁波，所發(fā)射的電磁波并非各向均勻的球面波，而是以具有指向性的波束的形式發(fā)出，且在各個(gè)方向上具有不同的強(qiáng)度，如下圖所示：
雷達(dá)主要測量目標(biāo)的三個(gè)參數(shù)：位置、速度和方位角。下面簡單說說這三個(gè)參數(shù)的測量原理。
位置和速度
這兩個(gè)參數(shù)的測量原理在小學(xué)科普課本里就講了：雷達(dá)波由發(fā)射天線發(fā)出、被目標(biāo)反射后，由接收天線接收雷達(dá)回波。通過計(jì)算雷達(dá)波的飛行時(shí)間，乘以光速再除以2就可以得到雷達(dá)和目標(biāo)之間的距離。
而根據(jù)多普勒效應(yīng)，通過計(jì)算返回接收天線的雷達(dá)波的頻率變化就可以得到目標(biāo)相對于雷達(dá)的運(yùn)動速度，簡單地說就是相對速度正比于頻率變化量。當(dāng)目標(biāo)和自車接近時(shí)，回波的頻率相比發(fā)射頻率有所升高，反之則頻率降低。
實(shí)現(xiàn)位置和速度的測量的具體方法根據(jù)雷達(dá)采用的調(diào)制方式的不同而有所不同。雷達(dá)的調(diào)制簡單來說就是為了實(shí)現(xiàn)雷達(dá)回波的識別和飛行時(shí)間的測量，需要在雷達(dá)發(fā)射的電磁波上加入標(biāo)記和時(shí)間參考。在車載雷達(dá)中主要使用幅值調(diào)制和頻率調(diào)制兩種方式。
方位角
通過并列的接收天線收到同一目標(biāo)反射的雷達(dá)波的相位差計(jì)算得到目標(biāo)的方位角。原理如下圖所示：
其中方位角αAZ可以通過兩個(gè)接收天線RX1和RX2之間的幾何距離d以及兩天線收到雷達(dá)回波的相位差b通過簡單的三角函數(shù)計(jì)算得到。
三、應(yīng)用實(shí)例
毫米波雷達(dá)最常見的三種用途是：
ACC（自適應(yīng)巡航）
BSD&LCA（盲點(diǎn)監(jiān)測和變道輔助）
AEB（自動緊急制動，通常配合攝像頭進(jìn)行數(shù)據(jù)融合）
作為已經(jīng)量產(chǎn)多年的技術(shù)，我想就不用再介紹以上功能的具體內(nèi)容了。讓我們來說點(diǎn)更有趣的事：
a) 雷達(dá)的數(shù)據(jù)處理流程
實(shí)現(xiàn)ACC等功能的核心技術(shù)是目標(biāo)識別與跟蹤。在接收天線收到雷達(dá)回波并解調(diào)后，控制器對模擬信號進(jìn)行數(shù)字采樣并做相應(yīng)的濾波。接下來用FFT手段將信號變換至頻域。接下來尋找信號中特定的特征，例如頻域的能量峰值。在這一步還不能得到我們需要的目標(biāo)，獲取的僅僅是雷達(dá)波的反射點(diǎn)的信息。
并且，對于很多高性能雷達(dá)來說，此時(shí)獲得的多個(gè)反射點(diǎn)可能來自一個(gè)物體，例如一輛貨車可能形成5-10個(gè)反射點(diǎn)。所以首先還要將很可能屬于同一物體的反射點(diǎn)匹配到同一個(gè)反射點(diǎn)集群中。接下來通過跟蹤各個(gè)反射點(diǎn)集群，形成對物體的分布的猜測。
在下一個(gè)測量循環(huán)中，例如通過卡曼濾波，基于上一次的物體分布，預(yù)測本測量循環(huán)中可能的物體分布，然后嘗試將當(dāng)前得到的反射點(diǎn)集群與預(yù)測結(jié)果進(jìn)行匹配，例如通過比較物體的位置和速度等參數(shù)。當(dāng)反射點(diǎn)集群與上一測量循環(huán)得到的物體信息匹配成功時(shí)，就得到了該物體的“軌跡”，同時(shí)該物體的可信度增加，反之則可信度下降。只有當(dāng)一個(gè)物體的可信度超過一定門限時(shí)，該物體才會成為我們關(guān)心的目標(biāo)而進(jìn)入所謂的目標(biāo)列表。
b) 關(guān)于雷達(dá)的兩個(gè)小問題
雷達(dá)到底能不能探測到靜止目標(biāo)？
很多早期的ACC系統(tǒng)不會對靜止物體作出反應(yīng)，也就是說，如果前方有靜止物體，例如在進(jìn)入探測范圍之前就停在前方的車輛，ACC并不會將該車作為目標(biāo)，不會發(fā)出減速請求。所以有人以為雷達(dá)無法探測靜止物體，這其實(shí)是一個(gè)誤解。
通過之前的敘述，我們可以看到，雷達(dá)探測能力只和物體的雷達(dá)波反射特性有關(guān)，不涉及其任何運(yùn)動特性，所以只要物體的雷達(dá)反射截面足夠大，該物體不存在無法探測的問題。早期ACC不對靜止物體作出反應(yīng)主要是由于目標(biāo)分類的緣故。由于早期的雷達(dá)的角分辨率較低，導(dǎo)致高度方向和橫向的分辨率較低，無法很好的區(qū)分可以越過的物體，例如井蓋，或者可以從下方穿過的物體，例如路牌。
所以為了避免ACC誤動作，比如在高速公路上由于路牌而制動，設(shè)計(jì)成不對從探測到開始就保持的靜止物體進(jìn)行反應(yīng)，因?yàn)闊o法判斷該物體是基礎(chǔ)設(shè)施還是交通參與者。另一方面，即使是早期的ACC系統(tǒng)，由于雷達(dá)保存了該目標(biāo)的歷史信息，如果已經(jīng)探測到的車輛從行駛中制動到停止，系統(tǒng)仍然能夠?qū)⒃撐矬w劃分為交通參與者，從而進(jìn)行制動。
相比激光雷達(dá)的優(yōu)勢？
隨著自動駕駛的火熱，激光雷達(dá)受到前所未有的追捧，因?yàn)槠渚哂懈呔?、大信息量、不受可見光干擾的優(yōu)勢。但我們可以注意到，目前主流的自動駕駛方案并未完全拋棄毫米波雷達(dá)，這又是什么原因呢？
首先就是大家都知道的天氣原因。激光的波長遠(yuǎn)小于毫米波雷達(dá)(nm vs mm)，所以霧霾導(dǎo)致激光雷達(dá)失效并不是段子。同樣的原因，毫米波雷達(dá)的探測距離可以輕松超過200米，而激光雷達(dá)目前的性能一般不超過150米，所以對于高速公路跟車這樣的情景，毫米波雷達(dá)能夠做的更好。
其次，毫米波雷達(dá)便宜啊，作為成熟產(chǎn)品，毫米波雷達(dá)目前的價(jià)格大概在1.5千左右，而激光雷達(dá)的價(jià)格目前仍然是以萬作為單位計(jì)算的。并且由于激光雷達(dá)獲取的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超毫米波雷達(dá)，所以需要更高性能的處理器處理數(shù)據(jù)，更高性能的處理器同時(shí)也意味著更高的價(jià)格。所以對于工程師而言，在簡單場景中，毫米波雷達(dá)仍然是最優(yōu)選擇。
（來源：雷鋒網(wǎng)）
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