雷达架构：如何连接不同的雷达传感器

架构演变

未来几年，雷达模块将从基本配置（仅具有 L1 级自主性和 1 至 4 NCAP（新车评估计划）评级的前视雷达）发展到高达 L2+ 级自主性和 NCAP 4- 级标准车为 L3-L4 级，高级车为 NCAP 5，如图 1 所示。

随着车辆功能的集中化，中央计算单元的性能预计将快速增长。因此，如果计算不是直接在传感器模块中执行，则可以以更有效的方式执行数据处理。这导致汽车 E/E 架构向分布式架构演进。当然，向完全分布式架构的迁移需要很长时间，预计将在2030年之后完成。但在此之前，市场上将会出现一些部分实现。

首先，一些域控制器用于特定功能，例如 ADAS。那么域控制器的数量将会随着汽车的自主水平而增加。根据 L2+ 级自治的要求，区域控制器将与域控制器一起引入，从而形成最后一步，即集中式 E/E 架构，其中车辆的中央计算机通过区域控制单元连接到传感器。这种演变如图 2 所示。当然，这也伴随着软件复杂性的指数级增长，并且需要车辆中的高容量网络。

随着新 E/E 架构的推出，图 3 中所示的部分雷达处理将不会在雷达模块上进行（边缘计算），而是会进行离域处理，以实现更高效的计算。每个模块或控制单元中的处理量将由所需的性能和可用的架构决定。

智能雷达传感器

当今的雷达架构基于一组分布在车辆周围的独立雷达模块。每个模块都有自己的雷达收发器，并且能够使用单个芯片或同一模块上的单独微控制器或 SoC 来处理板上检测到的数据，如图 4 所示。

然后，处理后的雷达数据从每个“智能雷达传感器”传输到远程域控制单元，以便使用 CAN 总线进行进一步处理和融合。不同的处理步骤及其执行位置如图 5 所示。

如果使用足够多的传感器，就可以识别车辆环境中的障碍物。例如，在图6所示的情况下，ADAS ECU将接收前视远距离雷达以及来自四个角部短距离和中距离雷达检测到的物体的信息，以创建物体的完整图像。周围的环境。

卫星雷达传感器

随着集中式计算架构的引入，未来一些雷达模块的数据处理可能会去本地化。雷达模块本身将变得不那么“智能”：现在这些卫星雷达单元将能够对接收到的雷达信号执行有限的处理，例如距离 FFT，然后再将数据传输到远程 ECU（域控制器或区域控制器），如图 7 所示。

然后ECU将接收来自不同卫星雷达模块的预处理数据，并对每组数据执行主要的雷达处理步骤。然后可以将获得的结果融合在一起，或与从其他传感器获得的信息相结合，以提高检测的准确性。图 8 说明了不同的步骤。

在这种带有卫星雷达模块的集中式架构的首次实施中，数据将使用车辆的以太网骨干网传输到 ECU。对于一些需要大量雷达的应用，例如前视雷达或成像雷达，仍将使用智能传感器，完整的雷达处理仍在边缘进行。另一方面，多个卫星雷达将分布在车辆周围，以提供对周围环境的360°感知。例如，在图 9 所示的架构中，角落雷达和超短程雷达获取的数据将被预处理，可能会被压缩，然后发送到区域 ECU 进行进一步计算。

使用具有集中处理架构的卫星雷达模块具有广泛的优势。

一方面，卫星雷达模块变得更简单，从而节省了尺寸和成本。必要时它们也更容易维修和升级。散热问题也减少了，特别是对于靠近其他可能达到高温的车辆元件（例如前灯）放置的模块。

通过使用车辆的以太网骨干进行数据传输，可以优化布线的成本和重量。当然，以太网传输必须采取安全措施。现在，数据将采用易于存储和处理的格式，以及来自其他传感器的数据。

使用车辆的控制单元进行处理不仅可以更有效地处理雷达数据，而且可以进行更复杂的操作。与摄像头或激光雷达等其他传感器、机器学习和人工智能的数据融合现在可用于优化环境的传感和表征，这将有助于实现更高水平的自动驾驶。

比较与结论

未来，车辆的E/E架构将向集中式计算解决方案演进。未来几年，不同的架构将共存，同时使用智能传感器和卫星雷达模块。下表总结了主要差异。

表 1. 智能传感器与卫星传感器

如前所述，向具有更高计算性能的集中式架构的迁移将要求整个车辆具有可用的高速链路。在不久的将来，该架构将依赖于车辆的以太网骨干网。然而，未来几代雷达正在考虑使用 MIPI A-phy 等替代方案。

瑞萨电子致力于为未来车辆提供尖端解决方案，包括基于 R-Car Gen4 系列的 ECU 以及用于智能雷达和卫星雷达单元的创新组件。