理工雷科金烨:先进雷达传感器与智能驾驶

编者按:11月14-16日,由工业和信息化部、应急管理部、科学技术部、广东省人民政府指导举办的“2018中国安全产业大会”在广东佛山举行。车云主办“安全出行主题论坛暨第二届交通安全产业峰会”,峰会以”安全出行”为主题,”专业论坛+创新展”联动,打通汽车、交通、电子、通信等多个行业,探讨最具前瞻性和可行性的安全出行模式与生态,强势推动跨界融合与协同发展,全面提升大会关注度及影响力。

论坛期间,北京理工雷科信息技术有限公司
汽车雷达事业部总经理金烨发表了以“先进雷达传感器与智能驾驶”为主题的演讲,以下为演讲实录。

雷达是用无线电的方法发现目标并测定他们的空间位置。因此,雷达是利用电磁波探测目标的电子设备。雷达发射电磁波对目标进行照射并接收其回波,由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率、方位、高度等信息。而无人驾驶主要是依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。对于无人驾驶来说想要真正上路行驶,最关键的技术难点就在于汽车如何能对现实中复杂的交通状况了如指掌,这样一来就必须使用雷达装置。毫米波雷达穿透力强,激光雷达精度高,究竟应该如何选择?

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从当前各家公司的路测汽车照片来看,机械式的多线束激光雷达是主流方案。

感谢大家,今天很荣幸站在这里与各位专家一起进行交流。我汇报的主题经过内部讨论做了修改,为了与大家分享下最新的成果,改为“先进雷达传感器与智能驾驶”,

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我是北京理工雷科电子信息技术有限公司汽车雷达事业部的总经理,我们公司是一家军民融合的雷达公司,做了很多的有关民用雷达的产品。

激光雷达和毫米波雷达区别

我的汇报分为四部分,首先讲一下第一部分雷达在无人驾驶中的发展与应用。

首先,科普一下什么是激光雷达。简单来说激光雷达主要是通过发射激光束来探测周遭环境,车载激光雷达普遍采用多个激光发射器和接收器,建立三维点云图,从而达到实时环境感知的目的。

雷达在无人驾驶中的发展与应用

激光雷达的优势在于其探测范围更广,探测精度更高。但是,激光雷达的缺点也很明显:在雨雪雾等极端天气下性能较差;采集的数据量过大;十分昂贵。

无人驾驶从L1到L5逐步实现。L1阶段的雷达以短距为主,装在汽车车头实现BSD、LAC等部分辅助驾驶功能。L2阶段加入了前视远距雷达,用于ACC自适应巡航和AEB自动紧急制动等功能。随着L3到L5自动驾驶级别的提高,雷达在汽车方面安装的数量越来越多,覆盖范围越来越广。我们认为雷达的发展趋势将是多功能、多模式、高分辨,毫米波雷达为无人驾驶提供更多的可能。

激光雷达应用厂商——包括百度、谷歌、福特、奥迪、宝马等等。

鉴于毫米波雷达在无人驾驶中的重要地位,我今天主要跟大家分享两类技术和产品。第一类毫米波雷达技术和产品面向L1和L2阶段的智能驾驶功能,实现多目标检测。第二款类毫米波雷达技术,是面向L3和L4自动驾驶功能,实现高分辨三维多目标检测,即77GHz点云雷达技术。

技术上来讲,目前传统激光雷达技术已经很成熟,而固态激光雷达和混合固态激光雷达尚处于起步阶段,因此各企业当前在自动驾驶汽车使用的激光雷达,多以机械式激光雷达为主。而从整个激光雷达行业来看,高精度车载激光雷达产品生产商主要集中在国外,如美国的Velodyne、Quanegy,德国的IBEO,国内近几年也开始出现一些专注于车载激光雷达的企业,以及一些从其他领域转行而来的激光雷达企业,因看中自动驾驶汽车广阔发展前景,纷纷投身车载激光雷达产品的研发,目前来看成果显著。

首先介绍第一类技术和产品,是面向智能驾驶的毫米波雷达。智能驾驶需要多传感器,包括毫米波雷达、视频摄像头、激光雷达、红外探测仪,毫米波雷达是最核心的传感器,是智能驾驶传感器的标配,主要的原理通过发射毫米波,利用反射延迟确定距离,通过频率偏移确定速度,通过传播的方向确定方位。与其他的传感器相比,毫米波雷达工作的波段更长,受雾、烟、灰尘、光照的影响较小,夜间可以工作,具有全天时、全天候、探测距离远的特点。与传统的24Hz的毫米波雷达相比,77GHz的毫米波雷达分辨率更高,识别能力更强,探测距离更远。相对于激光雷达来说,毫米波雷达更经济、成本更低,因此毫米波雷达广泛应用车载远距探测,包括ACC,AEB等等。

所谓的毫米波雷达,就是指工作频段在毫米波频段的雷达,测距原理跟一般雷达一样,也就是把无线电波发出去,然后接收回波,根据收发之间的时间差测得目标的位置数据。毫米波雷达就是这个无线电波的频率是毫米波频段。

我公司的WALLE型毫米波雷达,属于中远距探测雷达,采用了多项关键技术,是首个与百度公司阿波罗无人车平台合作的国产毫米波雷达,主要的功能检测前方两百米左右的障碍物,给出多维信息。雷达的主要指标包括:探测距离200米,前视角度覆盖范围10度和45度,检测目标大于64个,电磁兼容性满足汽车电子设备相关的要求。此雷达的技术特点之一是采用了中距和远距相结合的MIMO技术,在相同的指标下,在相同尺寸下可以达到较高的角度分辨率、较低的生产成本;此外,采用了超分辨算法进行分层障碍的识别;最后对人体下肢摆动做了基于微动特征目标识别,具有辅助识别人的功能,这一点对于道路行人的防撞很关键。我们对这款雷达做了三类实验,包括暗室仿真实验、复杂天气模拟和城市道路、高速公路的测试,对人和车均取得了良好的检出率。

毫米波雷达从上世纪起就已在高档汽车中使用,技术相对成熟。毫米波的波长介于厘米波和光波之间,因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点,且其引导头具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点。此外,毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强,相比于激光雷达是一大优势。

作为与百度公司Apollo无人车平台合作的首个国产毫米波雷达,我们在配合百度继续做阿波罗平台的系统升级,预计无人车在明年美国CES会展出。同时,我们在与北理慧动公司的为无人车进行适配,与其他系统,包括北斗定位系统、激光雷达、双目摄像头,采用多传感器融合实现无人驾驶。WALLE毫米波雷达预计明年实现交付10万套。

毫米波雷达的缺点也十分直观,探测距离受到频段损耗的直接制约(想要探测的远,就必须使用高频段雷达),也无法感知行人,并且对周边所有障碍物无法进行精准的建模。

因此,我们的产品优势是,在相同的条件下,提供具有价格竞争力的毫米波雷达产品。我们可以提供全方位的本地化开发服务支持,包括接口、输出内容、结构尺寸定制化,全天候的快速售后响应。此外,我们拥有强大的技术研发能力,我们公司依托国内优秀的北京理工大学毛二可院士创新团队,挖掘毫米波雷达在智能驾驶中的深层次潜力。

毫米波雷应用厂商——典型代表特斯拉。

77GHz毫米波雷达高分辨点云技术

Autopilot2.0这套硬件中,除了8个摄像头和12
个全新超声波传感器之外,一个前向探测雷达引起了我们的注意。经研究,特斯拉上所使用的探测雷达为毫米波雷达,而非其他主流无人驾驶研发中所使用的激光雷。

接下来我为大家介绍自动驾驶中的77GHz毫米波雷达高分辨点云技术。自动驾驶迫切要求传感器具备高分辨的环境感知能力,WALLE型的雷达检测到车和人以点的输出,分辨率过低,无法识别检测目标轮廓。在自动驾驶时,我们希望汽车可以探测到前方类似三维地图的路况图,实现自动驾驶。要想实现此目标,在复杂路况和能见度较低的情况下,急需要提升毫米波雷达分辨率,使之可以进行三维立体高分辨成像。

按照目前的主流分类,汽车毫米波雷达频率主要包括77GHz和24GHz两种,其中前者波长更短,探测距离更远,因此多用于前方车辆检测;而后者则通常用在车辆周围的检测,如盲点检测。此外,也有一些其他频段的毫米波雷达,如日本的60GHz以及台湾使用的79GHz。

目前国内外的毫米波雷达产品,水平角分辨率均在1度以上,角度越大分辨率越差,激光雷达则在1度以下,可以把前方更多相同距离的不同物体分辨出来。我们怎么突破毫米波雷达的性能瓶颈,达到激光雷达性能呢?理工雷科为此进行了关键技术突破,使水平角分辨率达到0.7度,这在国际上都是领先的,这是我们研发出来的雷达产品实物图。另,这是我们采用77GHz点云雷达在夜晚马路上做的实时成像测试,采用三维立体显示方式,可以明显看出房屋、汽车、停车柱、快递车的轮廓并加以识别。我公司的77GHz点云雷达预计在明年实现优化和小批量生产。

从整个毫米波雷达行业发展来看,无论系统还是器件,核心技术目前仍掌握在国外企业手中,如系统领域的博世、大陆、德尔福等,器件方面的飞思卡尔、英飞凌、意法半导体等。不过,近几年国内也涌现出了一些毫米波雷达相关公司,加速了行业的发展。有专家认为,相对于摄像头方面的激烈竞争,毫米波雷达更有创新性,潜在的市场空间更大,机会更多。

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