Github: https://github.com/williamhyin/SFND_Radar_Target_Detection
Email: [email protected]
知乎专栏: 自动驾驶全栈工程师
自动驾驶的感知系统是由多个传感器的输入组成, 每个传感器都有其自身的优缺点, 我们使用雷达来补偿其他传感器的缺点. 雷达最大的优点就是它可以直接测量径向速度, 尽管激光, 摄像头等其他传感器需要通过求导来计算速度, 雷达却可以直接确定速度, 这也有助于区分静止物体和运动物体. 另一个优点是雷达很少受到环境因素的影响, 可以在复杂光照, 雨雪等条件下全天候工作.
雷达早在20世纪30年代就已经投入使用, 当时它们主要被军方用于探测飞机, 但自那以后, 雷达技术已经取得了长足的进步. 如今, 它们越来越多地被用作先进驾驶辅助系统(ADAS)中的汽车雷达传感器. 下面的图片显示了雷达传感器和其他一整套传感器在整车中的使用情况:
整车传感器配置(source : cdn.rohde-schwarz.com)
射频技术和数字信号处理技术的进步使得低成本、小尺寸、高效率的雷达成为可能.
雷达具备精确测量远距离目标准确速度和空间信息的能力, 同时无惧恶劣光照和天气的影响, 因此成为自动驾驶应用的重要传感器. 目前大多数汽车都配备了用于自适应巡航控制ACC的雷达传感器, 用来检测车辆过近,保持距离和跟随前车速度. 随着自动驾驶级别的提高, 越来越多的雷达传感器被使用.
雷达传感器发展趋势
如下图所示, 雷达利用电磁波的传输和探测进行工作:
电磁波遇到障碍物时会被反射. 如果这些反射波在它们的原点再次被接收, 那么这意味着一个障碍物在传播方向上. 用于雷达的电磁能量的频率不受黑暗的影响, 也能穿透雾和云层. 这使得雷达系统能够确定由于距离、黑暗或天气等原因肉眼看不见的道路目标的位置. 现代雷达可以从目标回波信号中提取比距离信号更多的信息.
雷达原理(source: electricalelibrary)
汽车使用的雷达不像军事雷达体积那么庞大, 是小型传感器, 可以很容易地安装在前格栅或保险杠下面. 如下图所示, 一个雷达组件由不同部分组成.
博世汽车雷达
汽车领域的雷达应用在自动驾驶领域的毫米波雷达主要有3个频段, 分别是24GHz, 77GHz和79GHz, 普遍分为长距雷达和短距雷达, 长距雷达可以测量远达250m的物体, 但视野很小, 而短距雷达被设计为具有更大的视野, 但看不到远处.
雷达与激光雷达的比较[source: cleantechnica ]
Radar和Lidar的之争是话题热点, 但实际上, 这些传感器是互补的. 激光雷达能够利用目标对激光的反射产生高分辨率成像. 能够提供精确的形状和位置信息, 但是激光雷达在恶劣的天气条件下无法工作, 因为很小的波长不允许在雾或雨中很好地工作. 此外, 激光雷达是一种昂贵的传感器, 成本从35,000美元到100,000美元不等, 截至2019年. 激光雷达是 Waymo 的首选技术. 雷达不具备产生高分辨率图像的能力, 但是它具有基于多普勒现象的高精度速度估计. 此外, 雷达波长允许它在恶劣的天气条件下感知目标. 最重要的是低制造成本的雷达. 一个雷达单元的成本可以低至几百美元, 这使得汽车制造商可以部署多个360度感知的雷达传感器. 特斯拉依赖于雷达作为其主要传感器, 并没有包括激光雷达在其传感器融合系统. 也就是说有钱多多益善, 没钱精挑细选.
接下来你将看到看到信号特性的一般概述, 包括信号波长的定义和信号方程的一般形式
**波长( lambda)**是从一个波的一点到下一个波的同一点的物理长度, 计算方法如下:
λ = speed of light frequency \lambda=\frac{\text { speed of light }}{\text { frequency }} λ= frequency speed of light
**频率(frequency)是每秒经过的波的数量, 以赫兹(GHz)为单位. 频率越高, 波长越短. 汽车雷达一般工作在 w 波段(76GHz - 81GHz) . 这个频率的信号称为毫米波, 因为波长是毫米. 一个信号的带宽(Bandwidth)**是连续频带中最高和最低频率分量之间的差值.
**振幅(Amplitute)**是信号的强度. 它通常定义为射频信号 / 电磁场的功率( dB/dBm), 与配置雷达输出功率和感知接收信号相关. 雷达信号的幅度越大, 雷达的可见度越高. 汽车雷达可以工作在最大55dBm 输出功率(316w).
信号的频率
信号的振幅
**相位(Phase)**是波形周期中的一个特定时间点, 以角度为单位测量. 一个完整的循环周期是360°. 频率也可以定义为相位相对于时间、频率和信号相位的一阶导数.
frequency = d φ d t φ = phase of the signal \begin{aligned} &\text {frequency}=\frac{d \varphi}{d t}\\ &\varphi=\text {phase of the signal} \end{aligned} frequency=dtdφφ=phase of the signal
这一特性将用于测量运动目标的多普勒频移. 下图为相位显示图.
正弦波相位
两个周期性信号的相位差称为相位差. 当差值为零时, 两个信号称处于同相位, 否则它们彼此处于同相位.
y ( t ) = A cos ( 2 π ⋅ f c ⋅ t + ϕ ) y(t)=A \cos \left(2 \pi \cdot f_{c} \cdot t+\phi\right) y(t)=Acos(2π⋅fc⋅t+ϕ)
FMCW 调频连续波雷达(Frequency-Modulated Continuous Wave radar)是一种发射连续传输能量的雷达传感器. FMCW 雷达具有测量非常近目标的能力以及同时测量目标距离和相对速度的能力, 这使其成为汽车用雷达的首选类型.
FMCW波形
调频连续波(FMCW)是一种频率随时间增减的信号. 如上图所示, 它们也被称为upramps和downramps. 调频连续波雷达最常用的两种波形方式是锯齿波和三角波. 锯齿波形一般只使用上行坡道, 而三角形波形使用上行坡道和下行坡道.
我们经常需要讨论一个叫做啁啾(Chirp)的雷达信号, 它频率随时间增加或者减少, 频率增加的叫做up-chrip,频率下降的叫做down-chrip. 很多雷达使用重复的啁啾信号来计算距离和速度.啁啾的斜率有频率带宽B_sweep(y轴)和线性调频时间T_s(x轴)决定.
Slope = B T s \text {Slope}=\frac{B}{T_{s}} Slope=TsB
雷达的距离分辨率取决于B, 而最大的速度能力取决于T_s.
一个啁啾序列包括很多个chrip, 为了精确测量多普勒速度, 对每个啁啾进行多次采样以进行多次距离测量, 并由雷达进行传输.
FMCW硬件概述
频率合成器: 在汽车雷达中, 频率合成器是产生频率使线性调频频率一直达到77ghz 的元件.
天线: 天线将电能转换成电磁波, 电磁波在空中辐射, 击中目标, 然后反射回雷达接收天线. 天线通过将能量聚焦在所需方向来增加信号的强度. 此外, 天线方向图决定了雷达的视场.
混频器: 在 FMCW 雷达中, 混频器混频器将回波信号与频率合成器产生的扫频信号相减, 获得频率Delta-也称为频移或中频信号(IF).
IF = Synthesizer Frequency - Return Signal Frequency
处理器: 处理器是所有数字信号处理、检测、跟踪、聚类和其他算法发生的处理单元. 该单元可以是一个微控制器, 甚至是一个 FPGA.
天线方向图
天线方向图是天线发射的相对场强的几何方向图. 天线的波束宽度决定了雷达传感器的视场. 如果对雷达的要求仅仅是探测自己车道上的目标, 那么波束宽度必须足够小, 以覆盖整个车道达到预期的范围. 如果波束宽度大于车道宽度, 它也能感知其他车道的目标. 天线辐射不仅包括主波束, 还包括副瓣. 天线旁瓣非常关键, 因为它们可能会产生错误警报, 并从不希望的方向挑选干扰. 如图所示, 天线的旁瓣指向不同的方向, 可以感知不在主波束内的目标. 为了避免旁瓣检测, 必须将旁瓣电平从主波束的峰值压制到30dB 以上.
在77GHz上最常用的汽车雷达天线类型是贴片天线. 贴片阵列天线具有成本低、制造简单、低剖面等优点, 是汽车雷达应用的理想选择.
贴片阵列天线
一个目标反射雷达能量的大小和能力由一个单项定义, 称为 sigma, 它的单位是 m ^ 2平方米, 被称为雷达截面积. 这个单位显示了雷达散射截面是一个区域. 目标雷达截面面积取决于:
目标的物理几何形状和外部特征
光滑的边缘或表面会使波向各个方向散射, 从而降低雷达散射截面. 然而, 锐角会使回波信号聚焦到源头的方向上, 从而导致较高的 RCS.
雷达照射的方向
雷达发射器的频率
用于汽车、卡车、自行车的材料, 有时甚至用于行人的服装材料
目标车辆的RCS
RCS 也可以使用对数值(dB)定义, 以下为转换方式.
R C S d B = 10 log ( R C S m 2 ) R C S_{d B}=10 \log \left(R C S_{m^{2}}\right) RCSdB=10log(RCSm2)
不同目标具有不同的RCS, 我们可以对其进行转换.
利用雷达作用距离方程可以设计出满足作用距离要求的雷达发射器、接收器和天线, 使其具有理想的功率、增益和噪声性能.
R = P S ⋅ G 2 ⋅ λ 2 ⋅ σ P E ⋅ ( 4 π ) 3 4 R=\sqrt[4]{\frac{P_{S} \cdot G^{2} \cdot \lambda^{2} \cdot \sigma}{P_{E} \cdot(4 \pi)^{3}}} R=4PE⋅(4π)3PS⋅G2⋅λ2⋅σ
下图为整个雷达探测中, 雷达信号强度水平的变化
Linkedin: https://linkedin.com/in/williamhyin