4D毫米波雷达-4D成像雷达

现阶段自动驾驶技术中，主要用到的传感器有摄像头、激光雷达和毫米波雷达。摄像头的光谱从可见光到红外光谱，是最接近人眼的传感器，有丰富的语义信息，在传感器中具有不可替代的作用，比如红绿灯识别、交通标识识别，都离不开摄像头的信息。激光雷达器件较为成熟，905nm波段广泛应用，能获得丰富的场景立体空间信息。从频谱可以看到，激光在频谱上和可见光较为接近，因此和可见光有着相似的粒子特性，容易受到恶劣天气的影响。而毫米波雷达波长为3.9mm附近，是这几种传感器中波长最长的传感器，全天候性能最 好，且具备速度探测优势。

传统雷达系统面临着以下缺陷：

l  当有静止车辆，目标信息容易和地杂波等掺杂在一起，识别难度较大，而移动车辆可以靠多普勒识别。

l  当有横穿车辆和行人, 多普勒为零或很低，难以检测。

l  没有高度信息，高处物体如桥粱路牌和地面的车辆一样区分不开，容易造成误刹，影响安全性。

l  角度分辨率低，当两个距离很近的物体，其回波会被混在一起，很难知道有几个目标。

l  用雷达散射截面积区分物体难：可以通过不同物体的雷达散射截面积的不同和不同帧之间的反射点的不同来区分路牌、立交桥和车辆，然而准确率并不高。

l  最远探测距离不超过200 m，探测距离范围有限。

l  最远探测距离大幅可达300多米，比激光雷达和视觉传感器都要远

l  4D毫米波雷达系统水平角度分辨率较高，通常可以达到1 的角度分辨率，可以区分 300m 处的两辆近车

l  4D毫米波雷达系统可以测量俯仰角度，可达到优于2°的角度分辨率，可在 150m 处区分地物和立交桥。

l  当有横穿车辆和行人, 多普勒为零或很低时通过高精度的水平角和高精度的俯仰角可以有效识别目标。

l  目标点云更密集，信息更丰富，更适合与深度学习框架结合。

毫米波雷达是通过天线发射调频连续波（FMCW），利用反射回波与发射波的时间差可计算出目标距离。此外，毫米波雷达可也基于多普勒原理，通过发射与反射信号的频率差异可以精 确测量目标相对于雷达的运动速度，进一步通过多目标检测与跟踪算法实现多目标分离与跟踪。

主流毫米波雷达主要功能为测角、测距与测速，故也称之为3D毫米波雷达。此前特斯拉Auto Pilot就是由3D毫米波提供运算支持，但是3D毫米波雷达固有的缺陷为无法测量物体高度。3D毫米波雷达另一个缺陷是信噪比太低，存在大量误测。

4D毫米波雷达也解决了3D毫米波雷达识别静止目标困难、横向移动检测不足、缺乏高度信息、穿透力不足、分辨率较低、延迟大等多种局限。

4D毫米波雷达相比传统雷达，增加了俯仰角的测量信息，并且角度分辨率可达到亚度（<1°）级别，能够通过输出大量的测量点清晰地呈现出目标障碍物的轮廓。4D成像雷达也能通过神经网络技术，根据呈现的点云图像信息，对道路的使用者和障碍物进行目标检测及分类，可在最远300m处检测、区分、追踪多个静止和移动的目标。

虽然在点云密度与质量方面，4D毫米波无法与可达到几十万甚至百万点云密度的高线数激光雷达相提并论，其短期难以做到1°以下的角度分辨率，也无法比拟百线激光雷达水平与垂直角度分辨率可达到的0.1-0.2°。

但其未来在分辨率上或可逼近16-64线的激光雷达，而且与摄像头和激光雷达相比，毫米波雷达受天气影响较小，恶劣天气条件带来的环境污垢或水滴折射不会影响雷达工作；同时，4D毫米波雷达能够穿过前方障碍物探测到激光雷达无法探测到的前前方障碍物；最关键的是，4D毫米波雷达拥有很大的成本优势，成本可以达到约为激光雷达的1/10。

4D 毫米波雷达是传统毫米波雷达的升级版，4D指的是速度、距离、水平角度、垂直高度四个维度。

相比传统 3D 毫米波雷达，4D 毫米波雷达增加了“高度”的探测，将第四个维度整合到传统毫米波雷达中。

4D毫米波雷达被视为未来车载雷达的一种可能的标准配置，因为它在多方面优于传统的毫米波雷达和低线激光雷达，能与高线激光雷达互补。预计这种雷达将被广泛应用于各种车型中。

与传统雷达产品相比，4D毫米波雷达能够突破在静止目标识别、横向移动检测、高度识别、区分邻近物体和探测隐藏车辆等方面的限制。

而与激光雷达相比，它在某些性能指标上已经非常接近，且在恶劣天气和环境下的性能受影响较小，成本仅为激光雷达的十分之一。

在软件定义汽车领域，4D毫米波雷达能够提供更多的数据和更可靠的解决方案，以支持自动驾驶技术的发展。

传统毫米波雷达也叫3D毫米波雷达，具有3个维度的信息，分别是距离、速度、方位角，不含有高度信息。

l  距离探测：通过计算经过调制的连续调频FMCW信号与回波之间的频率差来计算距离，雷达发射FMCW电磁波，速度为光速。

l  速度探测：通过多普勒效应探测目标与自车的相对运动速度，如需要目标绝 对运动速度，则需要整车提供自车运动速度信息输入进行补偿得到。

l  方位角探测：通过相位法测角原理，利用不同接收天线阵元间接收回波的相位差计算方位角。

4D毫米波雷达在此基础上增加高度信息，形成4维信息输入。避免了以往对于路牌、地面井盖、跨线桥等目标的误识别。

l  4D毫米波雷达配备了纵向天线，并且天线的数量比以往更多。这不仅使得它能测量俯仰角度，还提高了角度分辨率、速度分辨率和距离分辨率。

与激光雷达对比

激光雷达以其超精 确的角度分辨率在3D测绘和地图制作方面表现出色，但在速度估算和远距离检测方面存在局限。

它非常适合于高分辨率的3D环境测绘，能够准确地检测空间、边界和汽车的定位。

但激光雷达在估算速度和远程检测物体方面能力有限。

此外，它也易受恶劣天气和路况的影响，这可能导致维护和稳定性成本的提高。

毫米波雷达的独特优势在于它能够精 确测量速度和距离，并且不受恶劣天气和环境的影响。

它的检测范围已经扩展，未来可能达到300米以上，远超过摄像头和大多数激光雷达传感器。

与摄像头和激光雷达不同，毫米波雷达可以在所有天气和光照条件下可靠工作。恶劣天气下的环境污垢或水滴不会影响其性能。

由于雷达在毫米波频率下工作，它甚至可以穿过一些介电材料（例如汽车保险杠）发射信号，无需开放的窗口，从稳定性和美观性角度来看，这使其成为更佳选择。

4D毫米波相较于激光雷达的主要优点：

1）不受天气影响。毫米波的分辨率越高，穿透能力越强、大气衰减小、受雨雪烟尘 等天气影响小，故而毫米波雷达具有全天时全天候的工作能力。

2）测速。可通过多普勒效 应直接测速，并且测速精度较高，可以对摄像头等其他传感器形成互补。

3）成本低。4D 毫米波雷达主流方案是基于硅基的 CMOS，成本较激光雷达更低。

4）测距长。4D 毫米波 雷达可实现 300m 甚至更远范围的覆盖，激光雷达一般感知距离在 210-250m 左右；

5）穿透性强在一些场景上表现更优。例如理论上可以直接通过穿透实现对前前车的识别与探测。

缺点：

性能不及激光雷达。目前 4D 毫米波雷达的方位角*俯仰角分辨率 1 *1 度左右；激光雷达可达到 0.1*0.1 度。

多普勒效应的局限性。在对横向移动的物体、距离较近的 两辆车、人车等场景的识别上尚存在缺陷。

毫米波雷达的表现并不至于想象中那么强，它只是传统3D毫米波雷达的升级版，点云数量还只是8-16线激光雷达的水平，从精 确性方面看，主流的128线激光雷达仍有自己的独特之处

传统雷达在高速行驶时探测距离 210 米，而华为高精度 4D 雷达探测距离达到 280 米，可提前识别目标。传统雷达不支持泊车模式，垂直视野 18°，距离精度 20 厘米，无法识别小障碍物和高处障碍物，容易在停车时发生碰撞剐蹭。而华为高精度 4D 雷达支持泊车模式，垂直视野可达 60°，提升 3 倍，距离精度 5 厘米，提升 4 倍，可识别高处和小障碍物，泊车时能及时发现潜在威胁。

以赛恩领动 4D 毫米波雷达 SFR-2K 为例，单帧输出 2048 点云，实现水平角度分辨率 1º，点云数是传统毫米波雷达 8 倍。

此外四芯片 SIR-4K 有 192 通道，4096 点云输出与 64 线激光雷达可以一较高下，水平方向角度分辨率也提升到 0.5º。

4D毫米波雷达&激光雷达：

l  主动式电磁波探测-毫米波30-300GHZ、1-10mm（77G-3.9mm）；激光纳米波,10万GHZ、905nm和1550nm

l  汽车毫米波雷达24G(短程雷达，带宽窄250M)、60G（不太使用）、77G（趋势、中长程雷达76-77G长程&77-81G短程）

l  毫米波距离可以300米以上、激光一般200米以内

l  毫米波点云基本是几万点/秒，相当于8线或16线的激光雷达；32线和64线激光雷达基本可以达到100万点/秒

l  毫米波采用FMCW连续调谐波测量技术，激光多数采用TOF测量技术

l  毫米波基本是全天候的，摄像头+毫米波成本=1/2激光雷达，使用机维护成本都远低于激光雷达