Становится ясно, что дальнейшее развитие автономных транспортных средств будет в значительной степени зависеть от развития датчиков.
Чтобы двигаться вперед, транспортные средства должны повысить надежность, с которой они идентифицируют и классифицируют объекты, точность, с которой они воспринимают движение этих объектов, и, по мере совершенствования сенсорной технологии, диапазон условий окружающей среды — область рабочего проектирования, — в которой системы автономии могут работать.
Все эти потребности зависят от качества данных, поступающих от комплекта датчиков автомобиля.
Этот набор в основном включает в себя для автономии L2 и L2+ оптические камеры высокого разрешения, а также радары с ограниченным радиусом действия и полем зрения.
Сонарные или радарные датчики ближнего действия также использовались для определенных функций комфорта и безопасности, таких как автоматическая парковка, интеллектуальный круиз-контроль и удержание полосы движения.
Чтобы достичь уровня L3, разработчики обнаруживают, что им необходимо включать лидарные датчики, которые имеют множество недостатков и ограничений, не последним из которых является высокая стоимость.
Но новое поколение радарных датчиков с 4D-изображениями резко меняет эту картину.
Эти доступные радарные датчики миллиметрового диапазона с высоким разрешением обеспечивают превосходное разрешение в 4 измерениях: дальность, азимут и — впервые — угол места, а также точные, непосредственно измеряемые скорости.
Новые датчики также обеспечивают большую дальность действия и более широкое поле зрения, а также поддерживают расширенный рабочий диапазон проектирования.
Все данные передаются в режиме реального времени на процессор слияния датчиков автономного транспортного средства.
Сочетание этих функций значительно увеличивает возможности повышения надежности и расширения рабочих областей.
Радар миллиметрового диапазона, в отличие от камер или лидара, по своей природе способен проникать в сложные погодные условия или условия освещения.
А сочетание высокого пространственного разрешения и точного измерения скорости уменьшает неопределенность при обнаружении объектов.
Результатом является более надежное обнаружение и классификация объектов в более широком диапазоне условий окружающей среды.
Эволюция радара
Эти новые датчики сильно отличаются от большинства автомобильных радаров предыдущего поколения.
Их преимущества основаны на зрелых технологиях с многолетним применением в военных и аэрокосмических приложениях.
Теперь растущая интеграция и производительность в полупроводниках и производстве антенн снизили масштаб и стоимость этих функций, от системы в истребителе F-18 до компактного модуля, который можно установить в нескольких точках на легковом автомобиле.
Первым значительным изменением стала доступность недорогого аппаратного обеспечения передатчика и приемника радара миллиметрового диапазона, обеспечивающего хорошую мощность передатчика и высокую чувствительность приемника.
Это, в свою очередь, делает возможным еще два изменения: использование плотных многоантенных решеток, известных как несколько входов, несколько выходов или MIMO, в связи 5G, и использование сложных форм сигналов, которые значительно улучшают измерение места, азимута и скорости.
Наконец, достижения в области интеллектуальной собственности цифровой обработки сигналов (DSP) позволили включить вычислительную мощность, необходимую для обработки множества каналов высокоскоростных данных, генерируемых этими датчиками в режиме реального времени.
Технические проблемы
То, как эти эволюционные изменения превращаются в ценные функции, — это история о взаимодействии аппаратных возможностей с функциональностью встроенного ПО.
Например, чтобы получить действительно высокое разрешение по азимуту и углу места, датчик должен использовать методы синтеза виртуальной решетки с большой апертурой.
Усовершенствованные алгоритмы обработки сигналов могут комбинировать множество сигналов во временной, частотной или кодовой областях или их комбинации, чтобы создать виртуальную антенную решетку, намного большую, чем физическая решетка.
Это значительно увеличивает разрешение: текущие проекты нацелены на менее одного градуса по азимуту и около одного градуса по углу места.
Это разрешение дает больше некоррелированных точек измерения на объект, лучше определяя местоположение и очертания объектов, чем это возможно с радарами с низким разрешением.
Затем становится намного проще для последующей обработки отделять удаленные объекты и применять алгоритмы классификации на основе машинного обучения, аналогичные тем, которые используются с данными камеры или лидара.
В этих системах конструкция передаваемых сигналов оказывает огромное влияние на производительность датчика и общую стоимость всего решения.
Многие компромиссы и соображения становятся важными при выборе базовой структуры сигнала — передаваемой последовательности ЛЧМ — создавая ортогональность между передаваемым сигналом и процессом создания виртуального массива.
Например, параллельная передача с нескольких передающих антенн приведет к многочисленным измерениям виртуальных каналов на стороне приемника. Необходимо принять во внимание проблемы выделения этих измерений с разумными алгоритмическими и обрабатывающими возможностями.
Выбор подхода к мультиплексированию каналов также требует компромиссов.
Наложение ограничений на измерения может привести к артефактам.
Например, такие ограничения могут вызвать объединение угловых и доплеровских измерений, влияя на диапазон поддерживаемых однозначных измерений скорости или создавая другие неоднозначности измерений.
Следует также упомянуть множество последствий на системном уровне.
Приведу лишь некоторые из них: Желание обеспечить широкую аналоговую полосу пропускания и короткую длительность щебета требует более высоких частот дискретизации.
Это, в свою очередь, усложняет конструкцию преобразователя АЦП и увеличивает стоимость АЦП.
Другой пример: схемы мультиплексирования каналов на основе фазы требуют аналоговых фазовращателей с высоким фазовым разрешением.
Но такие фазовращатели представляют собой сложную производственную задачу, и они требуют тонкой и точной калибровки в автономном режиме и в режиме реального времени.
Третий момент заключается в том, что одновременная передача с нескольких элементов передающей антенны потребует более сложной тепловой схемы на системном уровне для рассеивания дополнительного тепла, выделяемого передатчиками.
В целом, конструктивные соображения, необходимые для использования радара миллиметрового диапазона с высоким разрешением в системе автономии транспортного средства, многочисленны и нетривиальны. Но они более чем вознаграждены расширенными возможностями, которые эти датчики привносят в систему.
Реальные преимущества
Эти возможности представляют собой нечто большее, чем просто улучшенные цифры в технических характеристиках.
Это функциональные различия, которые могут привести к повышению безопасности, автономности и функциональной области дизайна в реальных транспортных средствах во время вождения в реальных ситуациях.
Например, увеличенный объем и точность трехмерных данных о местоположении и скорости могут значительно улучшить способность автономного транспортного средства идентифицировать объекты.
Более точные данные от датчика позволяют транспортному средству делать тонкие, но важные различия — например, отделять сильный отраженный сигнал от большого грузовика от более слабого сигнала от находящегося поблизости маленького ребенка.
Под доплеровскими измерениями скорости в режиме реального времени подразумеваются, в том числе, возможность обнаружения внезапного изменения скорости объекта сразу, а не после нескольких сканирований поля зрения, и возможность разделять близко расположенные объекты, движущиеся с разной скоростью. .
Все эти преимущества способствуют лучшему пониманию ситуации вокруг автомобиля.
А это означает большую безопасность.
Добавьте к этому способность радара миллиметрового диапазона высокого разрешения работать в условиях плохой видимости и на загроможденных сценах со сложным освещением, и вы получите систему автономности транспортного средства, способную работать с большей безопасностью и надежностью в более широком диапазоне условий: просто выгода, к которой стремится промышленность.
Гибкое, масштабируемое решение
Все эти проблемы требуют гибкого и комплексного решения для РЛС SOC, которое является «программно-определяемым» и масштабируемым для поддержки передовых алгоритмов обработки РЛС операции и специальный комплект для разработки программного обеспечения.
Например, архитектура концентратора датчиков CEVA SensPro обеспечивает такое сочетание с семейством продуктов DSP, которые предлагают возможности обработки диапазона, что делает его хорошо подходящим для решения широкого круга сценариев использования и требований клиентов.
Набор продуктов позволяет разработчикам создавать различные варианты или поколения продуктов с использованием различных членов семейства SensPro.
Благодаря общей архитектуре простая и плавная миграция программного кода DSP между ядрами сохраняет инвестиции в ранее разработанную кодовую базу программного обеспечения и сокращает время выхода на рынок.
Конечно, базовые возможности обработки должны соответствовать возникающим потребностям, и поэтому требуется программируемая архитектура.
По мере развития требований рынка CEVA постоянно оптимизировала свою архитектуру SensPro и набор инструкций для поддержки таких функций, как:
· Надежное и надежное обнаружение целей с использованием передовых схем CFAR (например, OS-CFAR);
· Поддержка расширенного разрешения , выходящего за «пределы Фурье», с помощью усовершенствованных алгоритмов сверхвысокого разрешения;
· Поддержка обработки на межкадровом уровне посредством обработки облаков точек радара для реализации схем предварительного отслеживания (например, с использованием фильтров Калмана и применения специальных моделей ИИ, обученных сегментировать и классифицировать объекты из облака точек «после отслеживания»)
Помимо помощи водителю
Современный уровень автономии транспортных средств при ответственном использовании может значительно повысить как безопасность транспортных средств, так и транспортный поток.
Но конечной целью остается полная автономность, по крайней мере, для некоторых категорий транспортных средств.
Четырехмерный радар миллиметрового диапазона с высоким разрешением станет ключевой частью решения этой проблемы.
Разработчики предполагают набор датчиков, который включает в себя 4D-радар в каждом углу автомобиля и по крайней мере один лидар, и все они питаются от сложного процессора слияния датчиков и искусственного интеллекта.
Есть надежда, что при достаточном объеме и качестве данных датчиков, адекватной вычислительной мощности для этапов синтеза и искусственного интеллекта, а также достаточном обучении ошибки будут уменьшены, а область эксплуатационного проектирования расширена до тех пор, пока полностью автономные транспортные средства, способные работать практически в любой среде, не станут принятой частью транспортной системы.
Но в будущем будет больше проблем.
По мере увеличения количества транспортных средств, использующих радар миллиметрового диапазона, вероятность возникновения помех возрастает. Это приведет к инновациям в обработке сигналов в отдельных радиолокационных датчиках и, можно надеяться, к появлению стандартов для автомобильных радаров.
Стандарты, в свою очередь, могут привести к прогрессу в сотрудничестве между транспортными средствами и транспортными средствами и инфраструктурой, что может означать совершенно новую роль радарных датчиков как частей массивной распределенной интеллектуальной сети.
Текущее отсутствие согласованных стандартов в передаче автомобильных радаров требует решения с высоким уровнем программируемости для адаптации.
Это может включать, например, возможность реализации возможного ослабления помех на уровне одного датчика или добавление механизмов координации между датчиками и инфраструктурой, чтобы датчики могли безопасно и эффективно использовать ресурсы общего спектра.
Непрерывный прогресс в базовых полупроводниковых технологиях, конструкции антенн и разработке алгоритмов также будет идти в ногу с этими новыми идеями.
И беспилотный легковой автомобиль — далеко не единственное применение этих новых датчиков.
Очевидно, что есть много других типов транспортных средств, которые могут извлечь выгоду из автономности или расширенной помощи водителю в широкой области эксплуатационного проектирования, особенно по мере снижения размера и стоимости датчиков.
Но преимущества в равной степени важны для стационарных приложений, таких как управление транспортным потоком и системы безопасности пешеходов в перегруженных районах.
Можно представить кооперативные системы, в которых грузовики, легковые автомобили, мотоциклы, велосипеды и пешеходы постоянно обмениваются информацией о своем местонахождении, скорости и о том, что они видят вокруг себя.
По сути, радарные датчики миллиметрового диапазона с высоким разрешением найдут применение в любой ситуации, когда важно понимание динамической среды, а данных с видеокамеры недостаточно.
У их технологии более чем достаточно возможностей для роста, чтобы соответствовать новым требованиям.
Пределом их применения может быть только творчество проектировщиков системы.
Зеев Каплан (Zeev Kaplan) является директором по продуктам в бизнес-подразделениях мобильного широкополосного доступа CEVA и работает в отрасли связи более 15 лет.
Он присоединился к CEVA в 2011 году и был ключевым игроком в разработке и внедрении портфеля продуктов CEVA Cellular Communication, охватывающего от ядер CEVA-XC до ускорителей PentaG HW.
Он получил несколько патентов в области связи и обработки сигналов и имеет ученые степени Техниона, Израильского технологического института в области электротехники.