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不断发展的AEB技术

萌宠菠菠乐园
2024-10-27 15:37

随着消费者对复杂的安全功能的需求不断增长，各国的NCAP对新车的评估方法也不断的发展，这些复杂安全功能以前只会出现在高端车上。自动紧急制动(AEB)就是一个典型的例子。AEB以前是豪华级车型的配置，但由于一些政府机构的强制监管，AEB已成为汽车制造商为其大众市场车型寻求五星级安全评级的必备功能。与此同时，AEB技术本身也在不断发展，以满足严格的安全和可靠性标准，以及消费者的期望。随着高精度汽车雷达传感器的不断进步，AEB的目标探测能力正在逐步增强，以提高对行人、骑自行车者、宠物等目标的检测能力，在此之前，AEB只能检测到前方的制动车辆和其他大型障碍物。

图1 高灵敏度的前视雷达提高了系统性能，以及自动紧急制动(AEB)与前碰撞预警(FCW)的性能。如今，自动驾驶技术（如AEB）的开发主要集中在L 1和 2，但是OEM已经将目光投向了L 3，而L 2+已成为沿途的关键垫脚石。L 2+在安全性和舒适性方面比L2有了显著的提高，具有像高速自动驾驶这样的先进功能，有效地弥合了与L3之间的差距，提供了L3式的功能和驾驶体验。在这种方式下，驾驶员的注意力和监督仍然需要与L2一致。原则上，L 2+汽车在特定的场景下，如高速公路，可以完全自主驾驶，但驾驶员不能完全放开方向盘，必须时刻处于接管控制的状态。L2+中各场景的尝试促使各个国家和监管机构开始调整和修订其立法，为L3车辆铺平道路。因为与L2/L2+相比，L3车辆需要更少的驾驶员互动和干预。与L3推出有关的许多争论都将集中在驾驶员完全将监视和控制功能交给车辆的车辆事故中的责任问题上。更高的集成度，更低的成本结构与此同时，对OEM和Tier 1来说，成本效率仍然是最关键的问题。由于雷达的特性，支持车辆实现各种主动安全功能，但是这些需要在具有吸引力的价格点和主流商业规模上实现，并且满足不断增长的安全性要求。最终OEM希望在成本竞争激烈的市场中为客户提供更高质量的体验和更强的感知能力。在第三方技术供应商层面，RFCMOS工艺技术的持续创新将提供额外的成本效益。采用RFCMOS技术可实现更小的处理节点，从而实现更高的集成，使收发模块在极低的功耗下具有更小的占用空间和更好的成本优化。这对于制造便于在汽车周围放置的小型传感器至关重要。传统的雷达收发器是用分立的专用IC（Rx，Tx，VCO等），而RFCMOS工艺使雷达收发器发展成为完全集成的收发器芯片。基于RFCMOS的收发器芯片的量产最终将有助于加速先进的AEB技术向OEM的中低档车型下放。车用雷达处理器也同步在发展，除了芯片制程逐步减小外，处理器拥有更强的处理能力，拥有专用的信号处理加速器和更高的功能安全等级（最高达到ASIL-D级别）。收发器和处理器层的这些综合技术优势允许开发更小，更省电的模块，从而可以进一步降低总体成本。
77GHz雷达分辨率优势
虽然ncap并没有强制要求使用一种特定的传感器技术来达到安全要求，但由于雷达技术的物理特性，在任何天气条件下都能进行非常精确的距离和多普勒测量，因此AEB已经大量采用了雷达技术。如今，雷达系统可以感知大截面（车辆和大物体）使车辆将自动制动。但是，行人的横截面截然不同，需要板载MCU和雷达收发器具有更高的分辨率，灵敏度和性能水平支持。从24 GHz到77 GHz的过渡使基于雷达的行人和自行车检测分辨率大大提高。
77 GHz雷达解决方案的工作频段为76GHz至81GHz，这可以改善雷达传感器的距离分辨率，并可以检测到横截面约5 cm的物体。这一改变可以使距离分辨率提高25倍，使雷达对紧密聚集的相邻目标之间拥有更好的检测和跟踪能力。

图2 雷达的发展
识别多个对象(例如，车辆和行人)的能力对实现更高阶的自动驾驶决策至关重要。有了77 GHz的性能提升，AEB等典型的前置雷达应用得到了极大的改善，雷达范围也比24 GHz扩展得更远。在人口密集的城市环境中，AEB的挑战尤其复杂，因为这里需要更广阔的视野。车辆传感器需要检测远距离的行人和骑自行车的人，以及从停着的车辆后面突然进入车辆视野的行人和其他可见障碍物。在可预见的未来，雷达传感器仍将是AEB等汽车安全应用中公认的/最佳的汽车传感器选择，为下一代更安全、更智能的汽车提供所需可靠性和功能性等。虽然视觉传感器是大多数目标识别和分类的关键，但雷达传感器对视觉传感器的缺陷免疫，这些缺陷限制了它们在微光、强光和恶劣天气条件下的有效性，同时提供高精度的车辆到目标的距离深度和速度测距能力，视觉传感器无法提供。AEB性能优化
然而，仅仅基于雷达技术的AEB系统可能会带来一些挑战。在驾驶场景中，这些系统可能会在车辆前方没有实际障碍物的情况下踩刹车。这些误报通常是由雷达视野中的误反射/鬼影造成的。由于不同的谐波作用，雷达被证明非常容易检测到鬼影，这可能取决于许多因素，特别是车辆和目标之间的距离。

图3 成像雷达提供多模式操作，可适应速度，路况和驾驶员要求这一挑战通过改进的雷达处理器与智能线性调频模式相结合，以及不断改进的具有多个发射和接收通道的RFCMOS雷达收发器的射频性能来解决。在很大程度上，还可以使用微调的处理算法将其轻松抵消，从而实现“纯”检测，几乎没有误报。另外更高的采样率也可以帮助消除误报，从而为自动化决策提供更大的总体数据集。在这种情况下，车载雷达传感器可以判断物体在多个帧中是否看起来一致，并据此做出制动决策。大大改进的雷达微处理器具有加速处理能力，可以支持大量数据的并发处理，提高雷达系统的整体性能。未来趋势随着汽车雷达技术的进步，汽车传感器的配置也可能会发生变化。系统设计者已经在探索使用雷达来精确地绘制车辆周围的整个环境，提高整体的场景感知。成像雷达的出现将进一步加速这一趋势，通过多个收发器级联在一起，提供更准确地表征周围环境的能力，从而极大地提高角度分辨率和目标分离，同时增加了高度感知的新维度。这被证明是实现自动驾驶的雷达传感器的一个非常重要的特征。反过来，这些举措将促进角雷达传感器的普及。

图4 车辆周围整个环境的精确映射，以改善整体场景感知。为了进一步提高AEB应用的检测能力和分辨率，OEM也在评估雷达和摄像机传感器的使用，以实现对遮挡/障碍物的检测。这些传感器技术的融合可以为自动轮询决策提供一个令人信服的选择。如果传感器检测的结果不一致，则最终的决策树将最大程度地减少误报，同时显着提高整体感知能力。在MCU数据处理层，这些趋势需要第三方技术供应商为OEM和Tier 1提供可扩展的平台，并具有MIPS性能和存储空间，以适应其雄心勃勃的雷达技术计划。硬件加速，每瓦性能属性和代码可移植性以及根据用例需求扩展性能的机会将仍然是处理层的关键因素。
在收发器级别上进行功能的持续集成是至关重要的。理想的模块将在一块硅上集成信号产生、放大、接收、混合、调理和数字化。这将简化为主流车队提供的基于雷达的集成安全系统的开发，从而为商业上有吸引力的市场提供服务，同时为标准化铺平道路。另外从同一供应商那里**收发器和MCU具有许多优势，这在两个领域都具有丰富的经验，并且对设备集成有深入的了解。最重要的是，原始设备制造商和一级供应商需要绝对保证，他们从第三方技术供应商处采购的设备，从系统设计到配套配套品，从头到尾都符合严格的汽车安全标准。这就需要一个强大而可信的知识库，涵盖整个方法，以符合功能安全的设备，同时满足下一代网络安全要求。参考：本文整理自外网，侵删。