通過配置及模式設定優化車載毫米波雷達探測距離的研究

蔡剛強，張創城

（1.廣東省智能網聯汽車創新中心有限公司，廣東 廣州 510640；2.廣州汽車工程研究院，廣東 廣州 511400）

雷達早在20世紀30年代已投入使用，當時主要被軍方用于探測飛機，自那以后，雷達技術已經取得了長足的進步。得益于射頻技術和數字信號處理技術的高速發展，低成本、小尺寸、高效率的雷達成為可能，如今，它們越來越多地被用作先進駕駛輔助系統（ADAS）中的汽車雷達傳感器，即毫米波雷達。

關于自動駕駛技術路線，無論是“強感知和強智能”路線，還是“弱感知和超強智能”路線，毫米波雷達都是不可或缺的傳感器。自動駕駛感知系統由多個傳感器構成，每個傳感器都有其自身的優缺點。毫米波雷達最大的優點是可直接測量徑向速度，另一個優點是很少受到環境因素影響，因此可以在復雜的光照、雨雪等天氣條件下全天候工作。

1）毫米波雷達的工作原理是：利用電磁波的傳輸和探測進行工作，當電磁波遇到障礙物時會被反射，如果這些反射波在它們的原點再次被接收，那意味著該障礙物在傳播方向上。

2）應用于自動駕駛領域的毫米波雷達主要有3個頻段，分別是24GHz、77GHz和79GHz，其中24GHz已基本不用于車載，當前主流為77GHz。

3）車載雷達分為長距雷達和短距雷達，長距雷達可以測量遠達200m以上物體，但視野很小，而短距雷達有較大的視野，但探測距離較短。長距雷達主要用于前向雷達，短距雷達主要用于角雷達，如實現盲區檢測等功能。

由于國內自動駕駛起步較歐美國家晚，這也導致當前低等級自動駕駛方案供應商主要為歐美發達國家供應商。隨著自動駕駛在國內的發展，特別是高等級自動駕駛方案的層出不窮，對傳感器的感知性能也不斷提出新的需求。過往，如低等級自動駕駛方案，1R1V（1個前向雷達+1個前向智能攝像頭）基本由歐美供應商，如博世、安波福、維寧爾等以系統層級方案進行供貨，具體傳感器的感知性能很難直接獲取。隨著高等級自動駕駛的發展，以系統層級方案供貨的方式正逐步發生變化，如域控制器和傳感器的供貨商不為同一家，為劃分清楚彼此的開發邊界，勢必需對傳感器的開發范圍及感知邊界進行澄清，這也是開展毫米波雷達感知范圍測試的另一個原因。

經分析，毫米波雷達工作模式主要包括近距離、中距離和遠距離模式，其中視野越大，可探測的范圍越小，而且這3種模式屬于自動切換，且自動切換的機理受環境因素、本車車速等多種因素影響?；谏鲜霰尘?，嘗試通過配置DID，設置毫米波雷達工作調制模式為遠距離模式并開展相關的測試工作，驗證探測距離是否得到提升。

1 高等級自動駕駛系統感知距離需求分析

如圖1所示，基于ISO 22179，直道時（A2區域），最小感知距離需大于190m，其中減速度約0.4g，另外假定被探測目標為車輛。

圖1 高等級自動駕駛系統感知距離需求

基于上述感知需求，對當前車載傳感器的感知探測距離進行初步分析。目前市面主流的自動駕駛相關的傳感器包括毫米波雷達、超聲波雷達、攝像頭、高精度地圖、慣導及激光雷達等。毫米波雷達、超聲波雷達、低像素攝像頭較為成熟，過往已經在低等級自動駕駛上有所運用。隨著近年高等級自動駕駛的發展，慣導、激光雷達等傳感器也不斷在各車型上量產搭載，但受限于傳感器的工作原理，當前遠距離測距的主流傳感器仍為毫米波雷達。雖然激光雷達量產在即，但其量產后的品質情況和感知性能仍有待市場的進一步驗證，同時當前的價格也缺乏一定的競爭力。超聲波雷達感知距離一般只能達到5m多，遠不足以遠距離探測。另外，低像素攝像頭遠距離探測不僅距離不足，同時偏差較大，而高像素攝像頭與激光雷達類似，有待市場進一步驗證。

當前主流車企，除特斯拉等采用純視覺方案，基本還是搭載了毫米波雷達進行遠距離探測，再輔以其它傳感器，如攝像頭、激光雷達等，所以，本文選擇毫米波雷達作為距離感知需求基本傳感器，并重點研究其可探測范圍。

2 毫米波雷達探測距離實測分析

鑒于對毫米波雷達工作原理的基本了解，其可探測視野為扇形，所以，第一步開展的工作主要是畫出毫米波雷達可視范圍。進一步重點就其最遠距離進行分類研究測試，包括本車車速狀態和目標車車速狀態等進行分類測試，得出測試結果。下文將介紹為測試毫米波雷達可視范圍而采用的設備和測試方法。

2.1 測試設備

測試設備清單見表1。

表1 測試設備清單

1）微波暗箱，主要用于仿真測試毫米波雷達探測距離和速度等，如圖2所示。

圖2 微波暗箱

2）毫米波雷達場地測試支架（圖3），用于安裝和支持毫米波雷達開展測試。毫米波雷達支架局部放大圖如圖4所示。

圖3 毫米波雷達支架

圖4 毫米波雷達支架局部放大圖

3）其它設備為被測車輛及卷尺等。

2.2 測試流程

2.2.1 微波暗室測試

如圖2所示，搭建仿真場景，包括仿真目標RCS值、速度、角度、距離等。

1）設置仿真目標RCS值，本次測試主要目標物為車輛，因此RCS值設置為10dB。

2）設置仿真目標速度值，本次測試的主要目標分靜止目標和運動目標，運動目標再細分為對向和同向。

3）設置仿真目標角度，鑒于前向毫米波雷達FOV（水平探測范圍）一般小于120°，本次測試仿真的角度按0～60°，間隔5°進行仿真。

4）設置仿真目標距離，鑒于前向毫米波雷達探測距離一般小于250m，本次測試仿真的探測距離按0～250m、間隔5m進行仿真。例如，將目標物設置在250m處，然后通過VN1630及電腦端觀測是否能穩定探測到該目標物，如果無法探測到目標物，將仿真目標距離減少5m，設置為245m，以此類推。

每個角度測試3遍并計算平均值，微波暗室詳細測試數據見表2。

表2 靜態測試微波暗室和場地測試數據

2.2.2 場地測試

如圖3所示，搭建場地測試場景，在場地搭建同實車相同布置高度的毫米波雷達。

1）場地測試毫米波雷達方向角設置，如圖4所示，利用該設備進行角度調制。

2）速度設置，分別測試3組速度，0km/h、10km/h和55km/h，方向角均為0°。

3）距離探測，靜態目標測試借鑒微波暗室仿真結果，在100m位置按5m往后挪，等候1min后，觀測是否探測到靜態車輛，直至無法穩定觀測到靜態車輛位置。動態目標測試以靠近毫米波雷達支架位置為坐標原點，目標車輛沿著0°方向直線以10km/h和55km/h勻速行駛。通過VN1630及電腦端觀測目標消失時的距離。每個場景測試3次并計算平均值，測試數據見表3。

表3 動態測試微波暗室和場地測試數據

2.3 測試小結

1）靜態測試，即本車和目標車輛車速均為0時，毫米波雷達最遠可探測范圍約146m。

2）動態分析均基于0°方向角進行測試，包括本車靜止和運動、目標車靜止和運動、目標車正向和對向運動等多種情況。

本車或目標車輛其中一個車速不為0時，觀測數據可得：①毫米波雷達可探測范圍均達不到感知需求190m；②目標車正向運動時，毫米波雷達可探測范圍可達到160m以上；③目標車如靜止或對向運動，毫米波雷達可探測范圍達到140m以上。

3 毫米波雷達探測距離提升及驗證

經調查和證實，毫米波雷達工作調制模式分為4種，包括：Auto mode、Near、Medium、Far。雷達默認工作調制模式為：Auto mode，因此雷達探測的近距離、中距離和遠距離模式是自動進行。因此設想，通過新增雷達工作調制模式配置DID，設置雷達波調制模式為遠距離模式，并對毫米波雷達探測距離進行驗證分析。具體的驗證步驟和測試結果如下。

場地測試場景搭建，在筆直道路通過自車和目標車不同運動狀態對毫米波雷達感知性能進行測試，每個場景測試3次，計算平均值，Far模式場地測試數據見表4。

表4 Far模式場地實測數據

場景1，本車靜止，目標車正向運動，最遠可探測距離大于190m，毫米波雷達探測距離示例如圖5所示。

圖5 本車靜止，目標車正向運動，毫米波雷達探測距離示例

場景2，本車靜止，目標車對向運動，最遠可探測距離大于190m。

場景4，本車運動，目標車靜止，最遠可探測距離小于140m。

場景5，本車運動，目標車正向運動，最遠可探測距離大于190m。

場景6，本車運動，目標車負向運動，最遠可探測距離大于190m。

4 結論

基于上述的分析和測試驗證，可大致得出以下結論，如毫米波雷達工作模式自動設置為Auto模式，則其可探測距離大致可分為兩檔：①如目標車輛為正向運動，則其探測距離約為160m以上；②如果目標車輛為對向運動或靜止，則其可探測距離約為140m。

通過將毫米波雷達的工作調制模式設置為遠程模式，則目標車輛無論是正向運動或對向運動，總而言之，對動態目標的探測距離可達到190m以上。但如果被測目標處于靜態，則毫米波雷達的探測距離也僅能達到140m。

5 測試說明

本次測試說明包括以下方面。

1）被測毫米波雷達雖為主流國際供應商提供，代表行業毫米波雷達探測距離的普遍水平，但本測試并未就市場上所有毫米波雷達展開測試，所以本次測試數據及結果僅代表部分毫米波雷達供應商其產品的探測能力。

2）整個測試過程中，雷達采用的都是同一軟硬件型號。后續存在硬件版本相同，但軟件版本提升，從而導致毫米波雷達測試能力提升的可能性。

3）受測試場地（例如周邊環境）的影響，對探測結果也存在一定的影響。

4）雖然通過設置雷達調制模式為Far，能有效提升運動目標的探測距離，但其探測精度等也會有所下降，需要傳感器選型工作人員進一步明確需求，包括探測距離、距離精度等。

5）本測試雷達輸出的是目標列表，即經過聚類的數據，但實際在測試過程中，觀察原始點云，存在部分點云最遠距離大于200m。

6 展望

當前，除了特斯拉等激進廠商采用全視覺方案而取消掉毫米波雷達，其它國內外主流廠商依然將毫米波雷達作為其自動駕駛探測距離的主要傳感器?；诤撩撞ɡ走_的速度探測精度和全天候工作等特點，未來其在自動駕駛領域仍有一席之地，展望未來，隨著4D毫米波雷達的量產搭載，毫米波雷達理應在自動駕駛傳感器領域占據重要地位。

但是，當前鑒于4D毫米波雷達和激光雷達仍處于量產落地階段，后期其實際的探測效果仍有待驗證，因此，基于目前可選擇的傳感器類型，毫米波雷達依舊是探測距離和速度最佳選擇。那么，針對于高等級自動駕駛遠距離的探測需求，通過設置DID，將毫米波雷達的工作模式固定在遠距離模式是目前實現落地較為經濟可行的方式之一。