行易道4D雷達碩果累累科技價值經濟效益顯著-今日必看

行易道4D雷達碩果累累科技價值經濟效益顯著

來源：音樂大燴菜釋出時間：2022-10-28 15:40

2020年，受北京市科學技術委員會委託，北京行易道科技有限公司（以下簡稱行易道）承擔《支援高級別自動駕駛的成像毫米波雷達研製》課題，近日完成了產品原型設計和測試，結果表明實現了設計指標，取得了明顯成果。

圖1 行易道4D雷達產品原型機

表1 行易道4D雷達產品原型機指標

該產品實現了方位角、俯仰角、間隔、速度的聯合高精度丈量；實現了基於目標多維特徵提取演算法、目標多散射點融合聚類演算法、開發典型目標的運動模型，以實現目標分類、降低雷達檢測虛警率，實現威脅障礙目標的高置信度檢測識別。

行易道在車載雷達上的多年積累，在4D雷達技術上獲得集中體現，在本產品中，立異的技術如下：

1 稀疏陣列天線設計。實現方位向解析度1°，俯仰向解析度2.5°。

2 壓縮感知（Compressive Sensing）超分辨演算法首次在車載雷達上工程應用，能夠實現方位向0.5°，俯仰向0.8°的解析度。

3 目標分類更加完整，能夠對高程目標（燈杆、路牌、橋樑）正確分類，對於汽車、摩托車、行人分類更加正確，能夠極大地保障AEB功能的可靠性。

在這些立異點中，壓縮感知演算法格外令人矚目。

近年來壓縮感知在生物醫學成像、影象壓縮、雷達目標檢測等領域得到了廣泛的應用。在觀測物件稀疏的情況下，壓縮感知可突破傳統取樣定理限制，利用稀疏訊號處理進行無恍惚重構。中科院團隊將稀疏訊號處理應用於雷達成像，在理論體系體例、方法、實驗等方面取得原創性成果。

汽車雷達訊號處理技術近年來蓬勃發展，但是陣列構型限制了角解析度樞紐指標的進一步晉升，壓縮感知可突破這一瓶頸。2017年開始，德國、美國、義大利等團隊將壓縮感知應用於汽車雷達訊號處理，實現超分辨角度估計。2019年開始，行易道和中科院團隊合作，在77Ghz 車載4D雷達、77GHz車載合成孔徑雷達產品研製中，引入稀疏訊號處理技術，2022年實現了工程應用，取得了令人信服、令行業振奮的成果，處於行業領先地位。該成果對汽車智慧化程序中實現感測器進級、滿意高級別智慧駕駛需求，都具有非常重要的意義和價值。

對於車載感測器來說，在汽車智慧化時代，面臨多維度的工程挑戰：高精度目標分類能力、實時性、尺寸、魯棒性、全天候工作和本錢。毫米波雷達從1974年開始在汽車上應用，經歷了收發通路從電子真空管到全固態的演進，到21世紀，在實時性、尺寸、魯棒性、全天候工作和本錢方面，表現優良，但是在高精度目標分類方面，受到尺寸、本錢、技術的約束，工程化進展緩慢。

如何研製出能夠滿意高精度目標分類和實時工作能力，同時具有尺寸和本錢上風，是擺在工業眼前的困難。壓縮感知超分辨演算法的上風，在車載4D雷達的研製中得到充分驗證，比1970年代開始被廣泛應用的譜估計超分辨演算法，具有運算資源佔用少、運算時間短的上風，能夠突破硬體尺寸、運算資源的約束，實現實時成像、高精度目標分類，尺寸、本錢可控。

圖2 行易道DBF、DML、壓縮感知演算法模擬對比圖

為了應對日益緊迫的AEB（緊急自動剎車）全球標配浪潮，行易道沿用自主的4D雷達技術，推出滿意市場需求的4D雷達產品AMRR300，這款產品將於2023年4月SOP（商業化量產），支援實現AEB功能。AMRR300延用了稀疏陣列天線設計、壓縮感知演算法，具有高精度目標分類能力，能夠滿意AEB、高階自動駕駛的應用需求。產品核心指標見表2。