超声波、激光、毫米波：聊聊自动驾驶中的雷达“三剑客”
品慧电子讯目前，应用于汽车无人驾驶的雷达主要有三种：超声波雷达、激光雷达和毫米波雷达。后两种雷达技术虽然属于后起之秀，但在最近几年，它们在自动驾驶中发挥的作用日益凸显。
每年有125万人死于车祸，其中94%以上的致命事故是人为失误（酒后驾车、超速行驶、无视交通信号灯、边开车边发短信）造成的。为了尽可能地将汽车事故减少到接近零的水平，汽车制造商、汽车供应商、政府、学术界，甚至非汽车技术提供商都在联合开发先进的驾驶员辅助系统（ADAS），并最终开发出自动驾驶汽车。而自动驾驶汽车这种新的汽车生态系统的建立需要传感器融合、全新的汽车网络架构、车联网等多种先进技术的支撑。
目前，应用于汽车无人驾驶的雷达主要有三种：超声波雷达、激光雷达和毫米波雷达。后两种雷达技术虽然属于后起之秀，但在最近几年，它们在自动驾驶中发挥的作用日益凸显。
图1:自动驾驶汽车中的传感器融合方案（图源：网络）
01 超声波雷达：技术成熟，成本之选
超声波雷达在汽车中的应用已经有很多年了，在许多车辆的前后两侧都能发现它们的身影。按工作频率划分，超声波雷达有40kHz、48kHz和58kHz三种，频率越高，灵敏度越高，探测角度越小。在工作状态，通过收发超声波，超声波雷达能以1-3cm精度测算0.2-5m范围内的障碍物。
然而，由于工作频率属于声波范围，超声波雷达的不足也是显而易见的。尤其是汽车在高速行驶过程中，由于超声波信号的传播延迟，接收到的信息会出现一定的延迟。另外，超声波设备也存在方向性差的问题，需要更多的设备来覆盖同一个区域，而且天气条件也会极大地影响它们的探测效果。
不过，这并没有影响超声波雷达在汽车行业的应用，非常关键的一点就是它的超高性价比。市场上单个超声波雷达的售价仅为数十元人民币，按照一套倒车雷达系统安装4个超声波雷达计算，硬件成本还不足二百元。自动泊车系统虽然需要的超声波雷达数量多一些，但硬件总成本也能控制在五百元左右。与动不动就要数万元甚至数十万元的激光雷达相比，超声波雷达在成本方面的优势实在太突出了。据称，特斯拉对超声波雷达就格外偏爱，在泊车辅助中就使用了8颗，在辅助驾驶中使用12颗。
02 激光雷达：自动驾驶不可或缺
激光雷达（light detection and ranging，LiDAR），意为激光探测和测距，它是在雷达和声纳之后出现的一项传感技术，使用激光脉冲扫描环境，而不是无线电波或声波，波长为纳米级。在汽车采用的所有传感技术中，激光雷达属于新鲜事物，对于自动驾驶汽车而言具有举足轻重的地位。
激光雷达可以提供最精确的三维地图，并能扫描自动驾驶汽车周围的360度空间，范围可达100米左右。有些激光雷达系统甚至提供多达64个通道，每秒扫描超过100万个点。这些信息量可提供2厘米的高精度，以应对不断变化的环境。除了获得位置信息，激光信号的反射率还可以区分目标物质的材质。
按照功能划分，激光雷达系统可分为机载激光雷达（Airborne LiDAR）和陆地激光雷达（Terrestrial LiDAR）两大类。机载激光雷达主要安装在直升机或无人机上用于收集数据。地面激光雷达系统通常安装在移动的车辆或地面的三脚架上，用于收集准确的数据点。自动驾驶汽车采用的是移动地面激光雷达系统，仅仅使用一个激光雷达，即可在同一时间以光速扫描多个角度，从而创建一个详细的周边三维图像或地图。
由于激光雷达使用激光和反射镜进行回波成像，并实时绘制周围环境的地图，因此其测量精度明显高于超声波雷达。如今，激光雷达已被应用于许多关键的汽车和移动应用，包括先进驾驶员辅助系统（ADAS）和自动驾驶系统中。在实际应用中，该技术可与其他感官数据相结合，为车辆环境中的静态和移动物体提供更可靠的表征。
总体来看，极高的分辨率和精确度、快速而直观的测试结果，是激光雷达能够用于自动驾驶汽车的优势所在。要说缺点，目前激光雷达的体积依然较大，且价格不菲，这也是激光雷达技术很难在汽车行业大规模应用的重要原因。
03 毫米波雷达：向77-79GHz迈进
相比激光雷达的复杂反射镜和激光器，毫米波雷达的装置要简单多了，但它的信号传输速度比超声波更快、更精确。毫米波雷达通常工作在24GHz和77-79GHz，基本不受热或光等环境因素的影响。毫米波天线也比超声波天线小得多，功率更低，很容易与车辆设计融为一体。另外，它们可以调整为短、长、宽或窄的探测范围，以满足特定应用的需要。
传统的24 GHz窄带汽车雷达在区分物体和区分人、狗、其他汽车等方面有一定的局限性。目前，以24GHz窄带传感器为主流的汽车雷达传感技术正朝着76-81GHz频段、调频连续波（FMCW）和波束成形天线的方向快速发展。其中，76GHz用于远程检测，77-81GHz频段用于短距离、高精度检测。
我们知道，距离测量误差和最小可分辨距离与带宽成反比。从24GHz过渡到79GHz，在距离分辨率和精确度方面的性能可提高近20倍。也就是说，24GHz系统的距离分辨率为75cm，将其换成79GHz系统，那么分辨率就将达到4cm，能够更好地检测相邻的多个物体。同样，在波长较小的情况下，速度测量的分辨率和精度也将成比例的提高。
采用79GHz雷达系统的另一个优势是设备的尺寸和重量将大幅下降。由于79GHz信号的波长约为24GHz系统的三分之一，因此79GHz天线的总面积只相当于24GHz天线的九分之一。开发人员可以使用更小更轻的传感器，并且很容易将其隐藏起来，以获得更好的燃油经济性和汽车外形设计。可以说，76-81GHz毫米波雷达是一个面向未来的ADAS以及自动驾驶的传感技术。
04 汽车传感技术的融合
除了上述三种传感技术，车载摄像头也是在汽车中广泛使用的传感器，限于篇幅，本文未做具体介绍。不可否认的是，在当前的车辆中，车载摄像头充当了ADAS系统的主要视觉传感器。借由镜头采集图像并通过摄像头内的感光组件及控制组件对图像进行处理，然后转化为可供电脑做进一步处理的数字信号，实现对车辆周边的路况感知，包括前向碰撞预警、车道偏移报警、行人检测等功能。
任何一种传感技术都有其优点与局限性，汽车工业也不会仅仅依赖一种传感技术实现其自动驾驶功能。大多数厂商都是将这三种传感技术结合在一起，以确保他们的自主驾驶系统在范围、分辨率和鲁棒性方面获得可靠的数据。虽然目前的传感方案还无法提供足够的数据来实现全自动驾驶，但它们已经通过ADAS系统大幅降低了驾驶员的人为错误。
反过来，ADAS技术的采用以及无人驾驶汽车的出现进一步促进了汽车传感器技术和市场的发展。根据市场调研机构MarketsandMarkets的预测，到2025年，汽车传感器市场将从2020年的245亿美元增长到403亿美元，在2020年至2025年期间复合年增长率为10.5%。而全球机动车产量以及汽车电气化需求的增加，包括消费者对汽车安全性和舒适性需求的提升，是推动汽车传感器市场增长的主要因素。
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