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赛恩领动发布4D毫米波雷达 2024年量产,成本有望降至千元内

导读车东西(公众号:chedongxi)作者 | 晓寒编辑 | 肖涵又一家中国创业公司推出4D毫米波雷达!就在今天晚上,4D毫米波雷达初创公司赛恩领动(参数丨图片)发布了旗......


车东西(公众号:chedongxi)
作者 | 晓寒
编辑 | 肖涵

又一家中国创业公司推出4D毫米波雷达!

就在今天晚上,4D毫米波雷达初创公司赛恩领动(参数丨图片)发布了旗下首款产品SIR-4K。


▲SIR-4K

该产品最远探测距离400米,角分辨率0.5度(水平) x 1度(垂直),较传统毫米波雷达提升了10倍。产品具备192个虚拟通道,可输出4096个点云。

在最近几年,特斯拉、蔚来等企业的车型出现了多起引起全行业关注的交通事故,其场景非常相似——本车都是撞上了前方的静止异形车辆。

对L2级系统来说,视觉系统无法识别异型车,而同时因为其处于静止状态,传统3D毫米波雷达算法会将其过滤掉(或是置信度较低),最终导致车辆无法进行避让。

与3D雷达相比,4D雷达增加了纵向感知能力,并且拥有更好的角度分辨率,理论上可以完美解决上述问题。此外,得益于毫米波雷达的物理特性,其还能解决鬼探头、前前车识别等现有的行业难题。

与此同时,4D毫米波雷达因为拥有更多的收发芯片,其还能生成类似于激光雷达一样的点云,可以让雷达具备成像能力,进而让毫米波雷达也具备了通过使用深度学习算法来识别物体的能力。

并且更重要的是,4D毫米波雷达的供应链非常成熟,一旦规模上去之后,其成本有望降低到1万以内,远比激光雷达便宜。

性能好,价格还便宜,毫米波雷达从3D迈入4D时代毫无疑问就是一场质变。

一、四芯片级联方案 引入深度学习算法

赛恩领动创始人兼CEO李旭阳在现场讲到,当下智能驾驶正处于从2.0的自动导航辅助驾驶时代向着3.0的L3级自动驾驶过度的时期。

▲赛恩领动CEO李旭阳

2.0时代普遍使用的视觉+3D毫米波雷达的解决方案有诸多不足,不能满足3.0时代的感知要求,呼吁新一代的低成本、高性能传感器。

李旭阳认为,4D毫米波雷达刚好同时具备这两个特点,因而是非常适合3.0时代的产品。

SIR-4K工作频率在76~79GHz,最远探测距离400米。

4D雷达的分辨率更高且能输出点云,需要使用了更多的信号收发模块。SIR-4K是用的是四个3发4收的收发芯片级联方案,总计192个虚拟通道,最多可输出256个动态目标,输出4096个点云。

从现场展示的视频来看,该雷达输出的点云非常清晰干净,能够很好的区分出距离较近的两个障碍物,或是距离近的强弱反射目标——比如卡车和旁边的行人。


▲SIR-4K的点云效果

4D雷达要引入更多收发芯片,因而会产生不少信号干扰问题。李旭阳告诉车东西,通过独特的电路等硬件设计,赛恩领动已经解决了硬件上的诸多设计难题,并且该产品在2024年即将量产。

软件层面,得益于赛恩领动团队在毫米波雷达领域积累的诸多研发经验,其算法团队研发出了一个名为空间与多普勒联合变换(SDJT)的技术,解决了传统TDMA技术在多通道下发射时间不足的问题和DDMA技术在解速度模糊和相位补偿上带来的研发难点。

据李旭阳介绍,SDJT技术本质上是对雷达反射信号和噪音进行精确区分的一种技术,最终的结果就是能实现更好的感知结果。

因为SIR-4K能输出4096个点云,因而其也可以引入深度学习技术,通过学习障碍物的点云特征来让雷达具备目标分类的能力。

李旭阳指出,4D毫米波雷达的点云与激光雷达区别较大,因而需要使用专门的深度学习模型进行训练。具体做法是在了解成像雷达数据结构与电磁波传播特性的基础上,通过有针对性的提取雷达数据特征来优化神经网络。

与此同时,因为雷达内部使用的SoC计算芯片算力相对较低,因而其感知算法的神经网络也需要进行压缩与剪裁后才能部署,在算法方面的挑战同样不小。

二、创始人博世出身 雷达研发经验丰富

从发布会放出的信息来看,SIR-4K的性能参数确实很优秀,并且也能应对像是静止车、鬼探头等极端场景。

那么赛恩领动到底是什么来头呢?

其创始人、CEO李旭阳原本在博世德国总部工作,主导了博世旗下多款毫米波雷达的研发工作,比如博世最新的第五代毫米波雷达(也是4D毫米波雷达)就是在他主导下开发完成了。

除了李旭阳,赛恩领动还有两位联合创始人,分别负责硬件和软件研发,且两人均在德国大型企业有过多年工作经验。

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