4D成像毫米波雷达驾到，L2、L3级自动驾驶将迎发展良机

 转载自集微网

4D成像雷达兴起之后，毫米波雷达又重新进入自动驾驶感知第一阵营，市面上也出现了毫米波雷达将成为激光雷达替代者的观点。背后真相究竟如何？“从理论上说，4D成像雷达存在取代激光雷达的可能。”行业人士向集微网如是表示。

多一个维度，毫米波雷达打破瓶颈桎梏

毫米波雷达、激光雷达、摄像头被称为自动驾驶的“三驾马车”，三种技术各有优缺点，相辅相成共同引领自动驾驶向前发展。其中激光雷达因其分辨率高、测距精度高、方向性强、响应时间快，已经成为高级自动驾驶主传感器；光学成像也因其良好的人/车/物的分析与识别效果，得到以特斯拉为代表的一批主机厂的青睐。

不过，后两种方案都存在较为致命的缺点，在雨雪雾霾等恶劣天气下存在较大失效可能性，光学成像在夜间、强光等环境下的性能也会大受影响。而这恰恰是毫米波雷达的长项，其波长为1～10毫米，大气衰减小、对烟雾灰尘具有更好的穿透性，支持全天候工作。

在车载领域，毫米波雷达工作频率主要有近距离探测（SRR）24GHz和中远距离探测（LRR）77GHz两种频段，具有同时探测距离、水平角度及速度的优势，在自适应巡航控制（ACC）、前向防撞报警（FCW）、盲点检测（BSD）、辅助停车（PA）、辅助变道（LCA）等辅助自动驾驶应用中得到广泛应用。

不过，毫米波雷达自身也存在某些缺陷，影响了其性能发挥。显而易见的是，由于角度分辨率不高，目前的3D毫米波雷达对目标的检测只局限于零散的一些反射点，而无法对目标的轮廓进行成象，所以对一些弱反射目标的检测，会存在漏检测或误检测的情况。对自动驾驶而言，这些缺陷存在较大安全隐患。

近年来发生了多起自动驾驶车辆伤人事件，如Uber、特斯拉等都有过类似遭遇，业内人士分析认为，单纯依靠某种传感器，都无法真正实现全场景下的自动驾驶，其安全冗余性也不够好，导致了多起事故的发生，这也让业界更加坚定了多传感器融合方案路线。

其中，分辨率更高的激光雷达被自动驾驶赋予了重任。只是，激光雷达目前规模化量产难，仍处于多种技术路线相互搏击的进程中，方案尚未成熟，且价格高昂，这让激光雷达“上车”困难。业内，包括特斯拉等以自动驾驶为卖点的主机厂，主动放弃激光雷达方案，高成本是重要原因。

自动驾驶“三驾马车”优劣势比较（根据公开资料整理）

在比较激光雷达和毫米波雷达方案后发现，无论是探测距离、抗干扰能力，还是装车成本，毫米波雷达都要好于激光雷达，如果毫米波雷达具备激光雷达高角分辨率的性能，那么毫米波雷达无疑将成为自动驾驶的首选感知装备。

事实上，行业早就在着手研发弥补毫米波雷达短板的方案，2018年底，德州仪器提出4D成像毫米波雷达概念，并推出了相关方案。根据设计，4D成像毫米波雷达除了支持探测距离、水平角度及速度三个参数外，还增加了高度信息，同时追求高分辨率，要求做到对人、机动车、非机动车的目标检测。

2020年年中，德国大陆集团在上游芯片方案提供商的支持下，成功推出了全球首款4D成像毫米波雷达——ARS540；随后又推出ARS548款式产品，该雷达提供有12个发射通道和16个接收通道，拥有28个物理通道和192个虚拟通道，通过在硬件上增加收发通道数量，扩大天线孔径的同时，通过RDI (Radar Detection Image雷达原始点云)可以为每个目标提供高分辨率的水平方位角和俯仰角两个维度的角度信息，满足高分辨率需求，实现目标探测距离达300米。

今年上海车展期间，立志成为智能汽车时代一级供应商的华为，也发布了旗下4D成像毫米波雷达，据了解，该产品配置了12个发射通道和24个接收通道，整体具备了288个虚拟通道，比常规毫米波3发4收的天线配置整整提升了24倍，成为短期可量产的最大天线配置成像雷达。

加速L2、L3级自动驾驶普及或是真相

4D成像毫米波雷达的出现，解决了角分辨率低、对人体检测难等问题，具备激光雷达的部分优势性能，以华为4D成像毫米波雷达为例，该款产品将水平视场角从90°提升到了120°，垂直视场角从18°提升到了30°，覆盖范围超过了大部分激光雷达，还具备激光雷达所不具备的全天候场景适应及同时测速功能，集传统毫米波雷达与激光雷达优势于一身。

更值得称赞的是，毫米波较长的波长，还具备绕障能力——非视距感知，该功能具备一定的多径传播现象，能通过前方车底感知视距之外的车辆及物体，支持检测被前方车辆遮挡住的1-2台车的位置与速度，这是激光雷达、摄像头所不具备的功能。

鉴于此，有观点认为，4D成像毫米波雷达已经具备甚至超越低线束激光雷达的潜力，自动驾驶可不再需要成本高昂的激光雷达了，完全可交由4D成像毫米波雷达来实现；甚至打出了2021年为4D成像毫米波雷达元年的口号。

那么，4D成像毫米波雷达能否替代激光雷达上车，并实现自动驾驶功能？“从理论上说，是存在这样的可能的，当4D成像毫米波雷达的实现效果与激光雷达的效果基本一致的时候，毫米波雷达的优势会更为凸显。”某激光雷达行业人士表示。

该人士同时认为，无论何种雷达技术，价格和量产仍是决定谁能上车的主因。相比激光雷达，4D成像毫米波雷达具备价格优势，而目前的自动驾驶主要是进行自动跟车、并线辅助等功能，4D成像毫米波雷达完全具备取代激光雷达的能力；但在全球芯片短缺以及地缘政治影响下，国内仍面临着量产难问题。

承泰科技产品总监张问海进一步介绍道：“4D成像毫米波雷达具有更高的冗余性，与视觉融合实现的自动驾驶效果，可等效于8线及以下的激光雷达效果。在一定程度的自动驾驶应用中，是可以取代激光雷达的。不过，4D成像毫米波雷达尚处于发展初期，是行业未来的研究方向，在更高级别自动驾驶领域的应用，若要取代激光雷达，还有待在技术进一步发展。”

而在辅助驾驶领域，4D成像毫米波雷达价格接近于传统毫米波雷达，这让低线束激光雷达的优势无法凸显出来，“从自动驾驶角度看，4D成像毫米波雷达的高性价比能更好实现感知冗余以及与摄像系统融合，取代低线束激光雷达加速普及L2、L3级自动驾驶应用。”另一位知情人士表示。

涉及自动驾驶验证阶段，行业其实更注重的是安全、可靠性，而不是考虑能否替代。如上业内人士表示：“无论使用何种技术方案，需要攻克的技术难点其实是一样的，从稳重角度考虑，行业对选择未来方案会比较谨慎，在更高级别驾驶应用中，主机厂不会轻易地放弃激光雷达技术，而是选择多传感器融合。”

事实上，目前基于4D成像毫米波雷达的自动驾驶方案，仍是选择多传感器融合方案。华为认为，4D成像毫米波雷达将成为自动驾驶下一个必备武器，不过仍需和高线束激光雷达、高清摄像头融合，推进高级自动驾驶的实现。

需要指出的是，4D成像毫米波雷达所需要的处理芯片，本土企业严重依赖英飞凌、德州仪器、意法半导体、亚德诺半导体等少数几家企业，某业内人士向笔者透露，华为目前仍不具备4D成像毫米波雷达芯片的研发及生产能力，其产品所用的芯片大概率为德州仪器所供应，“在地缘政治背景下，华为4D成像毫米波雷达的供货稳定性还是受到一定影响的。