隨著自駕車熱潮升溫，用於準確測量目標距離和速度的毫米波雷達(mmWave)，成為不可欠缺的感測要件之一，現今業界已達到L2+等級，未來為求在不同場景、速度下安全運作，全方位環景能力就顯得愈加重要。
毫米波雷達問世後，各界為了提升感測精準度，以實現360度車輛環視場景的需求，也正驅動毫米波雷達朝向4D成像時代推進。
毫米波雷達實現ADAS功能
毫米波雷達透過偵測物體反射回來的電磁波運作，反射訊號(返回的訊號)將用於計算被偵測物體的範圍、速度和角度，因此具有準確測量目標距離和速度的能力。為昇科(CUBTEK)技術長蔡青翰(圖1)表示，自駕車應用當中，毫米波雷達之所以與攝影鏡頭和光達(LiDAR)不同，就在於可判斷出兩個物體以兩種不同的速度運動。
圖1 為昇科技術長蔡青翰表示4D成像雷達的主要特點是其角解析度非常高，透過由成百上千甚至更多的點組成的影像，可顯示出整個物體輪廓。
毫米波雷達運用的電磁波屬於30GHz到300GHz的毫米波段，因此相較攝影鏡頭與光達較不受霧、雨、雪和強光等環境影響，也讓這些感測器能安裝於表面後方不明顯處及在許多視線不清晰的地方使用。蔡青翰表示，目前毫米波雷達主要使用77和79GHz頻段，可提供較好的物體解析度，同時高頻的天線較小，可加裝的天線數量也就更多，因此角度的分辨率也較高。
現階段毫米波雷達已可協助在汽車的先進駕駛輔助系統(ADAS)中，達到輔助自動煞車系統(AEB)以及主動式車距調節巡航系統(ACC)功能。結合未來新興應用需求，例如幼兒遺忘檢測系統、車內感應、腳踢開門、車門障礙物規避等功能，毫米波雷達應用領域更將日益擴展。
4D成像雷達來臨
從應用來看，L1目前需要具備ACC或者AEB功能，這樣的系統通常搭載一顆前向長距離雷達與攝影機組合，後向功能中的盲點偵測(BSD)和車道變換輔助(LCA)等功能則需要兩顆後角雷達；到了L2通常需要再額外多加裝兩顆前角雷達，達到更大範圍精準偵測。 在複雜的城市場景中，傳統雷達面臨問題，較難以分辨周遭環境。例如當兩台裝載雷達的車輛行駛時，因電磁波影響，可能混淆誤認前方一台車或者兩台車。蔡清翰表示，4D成像雷達則可對各種目標進行分類，包括弱勢道路使用者和各種道路車輛。
蔡青翰表示，4D成像雷達主要特點是角解析度非常高，精細的辨識能力最小可達1°方位角。當具備這種能力的雷達偵測時，車、人的反射將不再只是一個簡單的點，而是由成百上千甚至更多的點組成的影像，進而顯示出整個物體輪廓。
得益於俯仰角探測性能的提升，蔡青翰指出，4D成像雷達利用MIMO與波束成形(Beam Forming)技術調整天線的指向性，同時還搭配演算法優化以去除雜訊。其可測量距離最遠300公尺以外目標物，偵測獲取橫向、縱向、垂直距離且同時進行分類。換言之，透過4D成像雷達在路上偵測其他物體時，得以感知各場景的幾何形狀。
4D成像雷達透過高解析度影像，能實現精確的環境地圖繪製和場景感知，擴展了當前可用的L2+自動駕駛功能，例如高速巡航和車道轉換輔助。當自動駕駛等級上升至L3及以上時，還將能夠實現建圖、定位、物體輪廓描繪、被測物體分類等多重功能。此外，未來除了具備優良的硬體之外，軟體解決方案也是聚焦重點。
晶片加強功能安全
規模更大的雷達天線陣列提供了更高解析度，進而強化4D成像雷達的成像能力。而為了實現精確的場景感知，4D成像雷達模組需要更多的感測器晶片和性能更強的後端處理器，以降低干擾並強化訊息處理能力，進而實現高解析度影像。
從L2至最嚴苛的L5等級的自駕車，需要增加的雷達感測器可能多達十個以上，難免產生干擾情況。為了對抗訊號干擾，蔡青翰表示，需要特別著重演算法跟系統架構，以提升雜訊消除補償的效率。在整個處理雜訊的過程中，若能於前端就先將要輸出的數據資料妥為處理，則可避免在接收端才進行大量運算的效率負擔。
面對大量資料如何透過處理器達到高解析度影像，蔡青翰表示，恩智浦(NXP)與為升科在2022年共同合作推出4D成像雷達，透過號稱業界首款16奈米雷達處理器，提供使運算效能達到標準處理器64倍的專屬雷達硬體加速，並搭配高解析度(Super-Resolution)雷達軟體演算法。4D成像雷達將在2022年以前量產。