ADAS推动LiDAR和雷达传感器创新

改进ADAS系统的“眼睛”意味着不断开发新的LiDAR和雷达芯片技术。

先进驾驶辅助系统(ADAS)是传感器市场增长和创新的重要推动力。根据Yole Développement(Yole)称，预计到2025年，ADAS车辆的传感器市场将达到224亿美元，其中主要以雷达产品为主。到2025年，雷达收入预计将达到91亿美元，尽管目前市场规模相对较小，但预计LiDAR的收入将增长至17亿美元。Yole数据显示，尽管2020年ADAS中的LiDAR仅占汽车和工业LiDAR市场的1.5%，但预计到2026年ADAS的份额将达到41%。

一般来说，雷达的工作原理是发射一个从物体反射回的信号，以确定它的存在和范围。通过以特定频率发送信号，系统然后分析返回频率。对于ADAS来说，两者之间的差异，包括可能的多普勒效应，决定了障碍物的位置、距离和速度。

雷达还能够扫描周围环境。因此，它已成为避碰等应用的关键传感器，因为它可以在黑暗和恶劣的天气条件下工作，而且相对便宜。

同样，LiDAR是一种传感技术，其主要任务是检测物体并绘制它们的距离图。这是通过用光脉冲（其宽度范围从几纳秒到几微秒）照射目标并测量反射返回信号的特性来实现的。

从返回的光信号中提取有用信息的关键因素是脉冲功率、往返时间、相移和脉冲宽度。尽管有多种不同类型的LiDAR系统可用，但根据光束控制类型，它们可以分为两类：机械和光学LiDAR。

机械LiDAR依靠高级光学器件和旋转组件来创建高达360°的宽视场(FoV)。与FoV相比，相关的信噪比非常出色，但该解决方案体积庞大且笨重。另一方面，固态激光雷达没有旋转机械部件，提供高度的可靠性。即使他们的FoV减少了，也有办法克服这个限制。

Yole分析师预计，作为汽车连接、自动驾驶、共享/订阅和电气化(CASE)行业的一部分，ADAS市场将在2026年达到600亿美元以上，从2020年到2026年复合年增长率为6.5%。预计到2035年将达到3180亿美元。

这种增长的一个关键驱动力是不断创新和集成新功能。例如，Yole表示，自2005年推出Velodyne的3D实时LiDAR以来，已有80多家LiDAR公司成立，其中很多都是基于新技术。

图1：ADAS传感器汽车市场（来源：Yole）

固态雷达

其中一项创新是XenomatiX的固态LiDAR技术，专为ADAS和自动驾驶而设计。这种新颖的解决方案采用了与传统光学LiDAR截然不同的方法，传统光学LiDAR使用顺序测量向一个方向发送激光，进行测量，然后移动到下一个位置。他们一步一步地测量和获取周围的场景。

全场景“一闪”即可检测，不受短距离或高功率的限制，距离超过200米，正常功耗。与扫描激光雷达不同，高分辨率点云不需要时空校正后处理，允许更高的帧速率并提供更好的校正。

因此，XenomatiX的LiDAR不必像传统的“点测”光学系统那样快速移动。由于场景是通过同时发送所有光束而不进行任何扫描来测量的，因此系统有更多的时间来处理测量点的高分辨率网格。

今天，许多LiDAR系统都是机械的，尽管固态技术是一个大趋势。他们使用纺丝头，导致解决方案笨重、笨重且昂贵。为了克服这些限制，已经采用了诸如振荡镜之类的技术来缩小解决方案的尺寸。然而，它仍然是一个有点机械的装置。

XenomatiX成立于2013年，总部位于比利时鲁汶，引入了“真实”一词来识别固态激光雷达系统，这些系统使用基于半导体的激光源和探测器构建，无需扫描或移动部件。该公司的方法是一种在运动中进行扫描的解决方案，因为它消除了扫描传感器在扫描模式中移动时造成的延迟时间。

这个概念非常适合汽车应用，因为它消除了对运动进行补偿的需要：所有光束完全在同一时间发出，通过全局快门同时获取所有点。

XenoLidar-X真固态激光雷达的设计适用于所有光照和天气条件变化很大的场景。XenomatiX下一代固态解决方案具有15,000束激光束，同时投射，将分辨率提高到水平和垂直0.15°的水平，符合当今最苛刻的市场要求。

图2：XenomatiX的XenoLidar-X激光雷达（来源：XenomatiX）

在其固态LiDAR中，XenomatiX使用垂直腔面发射激光器(VCSEL)，这是一种功率极低的激光源，具有非常好的耐用性和使用寿命，远优于传统的二极管激光器。

该公司的解决方案被称为6DLiDAR，这意味着它们提供两种类型的输出，具有完美的叠加。第一个是点云，一个包含所有检测到的激光点的3D几何图形。第二个是视觉2D相机图像。它可以被视为具有固有集成摄像头的LiDAR，或者具有LiDAR性能且无视差误差的摄像头。冗余数据的可用性支持传感器融合，提供支持安全应用的补充信息。第六个维度是物体的反射率，基于返回的激光量。

专门设计的CMOS探测器可以在2D或3D模式下运行，使用专有的AI算法来处理视觉图像或点云。

XenomatiX将其称为四维AI，这意味着它在4D空间中执行模式识别，其中x、y和z坐标与反射激光束的强度相结合。当激光关闭时，该传感器还可以在2D模式下用作检测器。如果打开激光，系统可以使用相同的像素进行3D测量并生成3D点云。

固态LiDAR还提供出色的可靠性，这是汽车应用中的一个关键因素。事实上，由于没有活动部件、使用VCSEL（寿命长的激光器）以及CMOS技术的成熟，平均故障间隔时间非常好。

除汽车应用外，LiDAR技术还可用于3D航空和地理测绘、工厂安全系统、智能弹药和气体分析。

4D成像雷达芯片

改进ADAS的“眼睛”不仅限于LiDAR，还包括能够处理复杂驾驶场景或所谓的Level4或高度自动化的新传感器。

开发商包括以色列传感器专家VayyarImaging。该公司用于ADAS的XRR平台是单个4D成像雷达芯片，射程可达300米。雷达芯片还提供180°FoV，无需外部处理器即可运行。

4D功能是指芯片测量距离和相对速度以及物体的方位角及其相对于道路水平面的高度的能力。

一个48天线MIMO阵列支持新平台，该平台也符合AEC-Q100标准和ASIL-B标准。据说RFIC消除了对LiDAR传感器等外部设备的需求，降低了布线成本、功耗和集成工作。

多范围XRR芯片在76至81GHz雷达频段内运行，可以区分静态障碍物，例如分隔线、路缘石和停放的车辆以及移动的车辆和其他危险。

在停车场等低速环境中，该芯片使用超短距和短距雷达成像检测扫描周围的行人和障碍物。在更远的距离上，雷达芯片支持ADAS应用，例如自适应巡航控制、盲点检测、碰撞警告、交叉交通警报和自动紧急制动。

图3：Vayyar XRR芯片电路板（来源：Vayyar Imaging）

4D成像雷达提供近500个虚拟通道（传统雷达只有一个通道）。与相机和LiDAR不同，4D成像雷达可在所有条件下工作，包括雾、大雨和夜间。其更长的航程满足更高水平的车辆自动化要求。雷达还捕捉多普勒频移，检测物体是向车辆移动还是远离。

此外，与相机和LiDAR不同，4D成像雷达使用回声定位和飞行时间测量原理来扫描其周围环境。除了300米的范围外，雷达在成像非常困难的暴风雪中也表现良好。

4D传感器使用时间变量来分析3D环境的高程。这可以帮助检测和识别道路沿线的静止物体。

能够以越来越高的精度和清晰度扫描车辆周围的路边环境将使车载电子设备能够解释更多的数据，从而需要更高的ADAS应用处理速度。Vayyar说，结果是更高的可靠性。

该公司的片上雷达还集成了内部DSP和MCU，无需外部CPU即可进行实时信号处理。

该文由我爱方方案网编译自Yole Développement(Yole)