【導讀】本文將解析如何通過AWR2188這類高度集成的單芯片8發8收（8x8）雷達收發器，以級聯架構實現高分辨率的4D雷達成像。該技術不僅通過引入垂直角度測量來精準感知物體高度，還支持創新的衛星雷達架構，可將分布式傳感器的原始數據流集中處理，從而在簡化系統設計的同時，實現車輛周圍360度無死角的全面感知覆蓋。
本文將解析如何通過AWR2188這類高度集成的單芯片8發8收（8x8）雷達收發器，以級聯架構實現高分辨率的4D雷達成像。該技術不僅通過引入垂直角度測量來精準感知物體高度，還支持創新的衛星雷達架構，可將分布式傳感器的原始數據流集中處理，從而在簡化系統設計的同時，實現車輛周圍360度無死角的全面感知覆蓋。
圖 1 4D 成像雷達可提供高分辨率數據，包括道路上物體的高度
要釋放自動駕駛功能的潛力，需要高級駕駛輔助系統 (ADAS) 能夠可靠地收集詳細的環境數據流，包括與其他物體的接近程度、汽車周圍和前方物體的類型（其他汽車、人員、障礙物）以及汽車行駛的速度。
雷達仍是一項基礎技術，使 ADAS 能夠更好地感知車輛周圍環境并對其做出反應，尤其是在惡劣天氣條件下，這類環境不僅會降低駕駛員的視敏度，還會限制視覺和光傳感器的精度。
4D 成像雷達等雷達技術的創新在支持高分辨率感應的同時添加了垂直角度測量以及衛星雷達配置，正加速推動汽車行業向更高層次的自動駕駛發展，其分類標準由汽車工程師學會制定。
這些創新和單芯片雷達收發器可簡化全面、高分辨率雷達傳感的實現，從而以更高的精度跟蹤和識別附近或正在靠近的物體。
什么是 4D 雷達？它對自動駕駛有什么影響？
汽車雷達系統通常在車輛的前后角使用短距離和中距離雷達傳感器來實現盲點檢測、車道保持輔助以及前后側向來車警示。位于車輛前部的遠距離雷達傳感器可處理自動緊急制動和自適應巡航控制。4D 成像雷達通過添加垂直角度測量功能來擴展 3D 雷達的功能（如 表 1 所示），允許車輛檢測橋梁和隧道等結構的高度。
表 1 傳統汽車雷達系統的核心功能
結合距離、水平位置和速度數據，ADAS 功能可以檢測物體并區分道路上的碎屑、障礙物、車輛、路面、行人，甚至是蹲在車輛旁更換輪胎的人員。這些感應功能可實現車輛周圍物體的高分辨率可視化 (圖 1)。
除了擴展物體檢測范圍外，4D 成像雷達在精度上也有所提高。與激光雷達或攝像頭不同，4D 成像雷達依靠回聲定位，使用無線電波來確定物體的位置、速度和形狀，從而監測環境和車輛狀況。由于無線電波的波長較長，可以穿透雨、霧和灰塵等顆粒，因此 4D 成像雷達在能見度較差的惡劣條件下具有比激光雷達或攝像頭更好的性能。
4D 成像雷達從多輸入多輸出天線陣列獲取數據，便于進行高分辨率映射。由于許多天線向周圍環境中的目標發送信號，并接收這些目標反射的信號，該天線陣列會生成點云數據，從而改善環境建模和物體分類的精度。
單芯片 8 x 8 雷達芯片如何簡化 4D 雷達設計？
實施 4D 成像雷達給汽車原始設備制造商 (OEM) 帶來了巨大的挑戰。傳統的雷達系統通常需要級聯多個芯片，以實現高分辨率成像所需的天線陣列尺寸和通道數，因此增加了系統復雜性、功耗和成本。這種集成還需要更多的熱管理和更大的印刷電路板尺寸，使得車輛設計和制造變得復雜。
例如，使用 4 x 4 收發器實現 8 x 8 配置需要兩個級聯 4 x 4 收發器以及 PMIC、額外的外設和更大的電路板來對兩個 IC 進行布線。這增加了整體系統復雜性、功耗和系統成本。單芯片 AWR2188 收發器可自行實現此配置，同時僅需將四個 8 x 8 器件級聯在一起即可實現高達 32 x 32 的可擴展性，顯著降低了系統復雜性。
圖 2 顯示了 AWR2188 收發器如何從 8 x 8 配置級聯到 16 x 16、24 x 24 和 32 x 32 配置。這種高水平的可擴展性使 1 級汽車供應商和 OEM 能夠滿足消費者對改進功能和更高自動駕駛水平的需求。
圖 2 具有 AWR2188 4D 雷達收發器的 8 x 8 至 32 x 32 級聯配置
級聯這些器件可幫助設計人員在 >350m 處實現更高的性能和更精確的遠距離物體檢測（如 圖 3 所示），同時還提供從具有成本效益的獨立實施方案到優質雷達系統的可擴展開發路徑。
圖 3 4D 成像雷達可擴大覆蓋范圍
單芯片 8 x 8 雷達收發器如何支持衛星雷達架構
為了支持復雜的 ADAS 功能，汽車雷達正在從傳統的邊緣雷達架構（在每個傳感器上處理數據）向衛星雷達架構（車輛周圍的雷達收發器提供原始數據以供中央電子控制單元 (ECU) 處理）發展。
通過衛星架構的分布式配置，中央 ECU 可以更輕松地構建全面的環境視圖，更大限度地縮小覆蓋范圍差距，而不是像傳統的邊緣雷達配置那樣在邊緣處理數據。
在衛星架構中，中央 ECU 通過其高水平的計算資源最大限度地減少了延時，從而使車輛能夠更快地響應傳感器數據。
現代傳感器集成越來越多地使用人工智能和機器學習框架來組合來自成像系統和雷達傳感器等多個輸入源的數據，從而通過極少的處理或原始傳感器輸入來提高系統性能。將未過濾的數據流傳輸到 CPU，為車隊之間基于軟件的產品差異化和運營適應性創造了機會，這是傳統架構無法實現的。
AWR2188 支持兩種架構，旨在與行業領先的處理器生態系統集成，助力設計師在設計更高級別自動駕駛車型時，能夠更輕松地采用衛星雷達架構。圖 4 是使用 AWR2188 傳感器的衛星架構方框圖。
圖 4 衛星雷達架構的方框圖
結語
通過增強對周圍世界的視野，我們可以朝著更具響應性、更安全且自動駕駛體驗更完善的未來邁進。為了更好地了解周圍環境，現代車輛會采用多種傳感模態的組合來增強 ADAS 功能。
AWR2188 等 4D 成像雷達收發器可提供支持從邊緣雷達應用演進至衛星雷達應用所需的射頻性能、通道數和級聯能力。
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