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安霸領先業界發布用于自動駕駛的集中式 4D 成像毫米波雷達架構

http://www.199rrr.com 2022-12-07 15:48 來源:安霸

  安霸傲酷自適應 AI 毫米波雷達軟件和高能效的 5 納米制程的 CV3 AI 域控制器主芯片首次實現 4D 成像毫米波雷達原始數據的集中式處理和前融合。

  2022 年 12 月 6 日,美國加利福尼亞州圣克拉拉市, Ambarella(下稱“安霸),今天領先業界首發集中式 4D 成像毫米波雷達架構,它既可以對原始毫米波雷達數據進行集中處理,也可以與其它傳感器輸入,例如攝像頭、激光雷達和超聲波,進行深入的底層融合。這一突破性的架構為 ADAS 和 L2+ 至L5 的自動駕駛系統以及智能機器人的 AI 算法,提供了更高級的環境感知和更安全的路徑規劃。安霸傲酷獨特的毫米波雷達技術,使用 AI 算法支持雷達波形對周圍場景的動態適應,可輸出精度高達 0.5 度角分辨率、每幀高達數萬個點的超密集點云,并且有效工作距離超過 500 米。這所有的性能指標,都以少了一個數量級的天線 MIMO 通道來實現,這樣不僅降低了數據帶寬,功耗也更低。搭載傲酷技術的安霸集中式 4D 成像毫米波雷達,感知系統更靈活,性能更高,助力系統集成商在下一代的雷達設計中占得先機。

  “2021 年,全球市場汽車 ADAS 領域生產了約 1 億個毫米波雷達。”全球知名市場研究與戰略咨詢公司 Yole Group 旗下的 Yole Intelligence 的射頻設備與技術團隊首席分析師 Cédric Malaquin 解釋說。“隨著汽車安全方面的法規要求不斷提高,以及更先進的自動駕駛系統的逐漸推進,我們預計到 2027 年這一數量將增長 2.5 倍”。事實上,主機廠從目前每輛車配置 1-3 個毫米波雷達,已演變為每輛車至少配置 5 個毫米波雷達 。此外,關于毫米波雷達是應該采用分布式模塊處理,還是集中式處理,以及關聯的開發如何做,行業內有針鋒相對的觀點。一種做法是將多個雷達的數據集中式處理,這將使得主機廠獲得更高性能的成像毫米波雷達系統,以實現新的 ADAS/AD 功能,同時優化毫米波雷達模組的成本。

  這項獨特的、極具性價比的新架構,終于在安霸 CV3 AI 域控制器主芯片上得以實現。安霸優化了算法,在CV3芯片上增加了專為毫米波雷達信號處定制的硬件單元。CV3 的每瓦特 AI 性能優勢在業內逐漸被更多客戶充分認識,其高計算性能和大內存容量使得 4D 毫米波雷達算法充分發揮,得到具有高點云密度、長探測范圍 和高靈敏度的雷達感知結果,這讓搭載單顆 CV3 的自動駕駛車輛和機器人也能高效地集中多傳感器的實時處理感知、底層融合和路徑規劃。

  安霸總裁兼 CEO 王奉民說:“業界尚未有其他半導體和軟件公司同時在毫米波雷達算法、攝像頭視覺影像處理,以及AI加速引擎等幾個方面擁有領先的全棧能力。這些專業能力讓我們能夠創建一個前所未有的集中式域控處理架構,憑借 CV3 行業領先的性能功耗比,把傲酷毫米波雷達算法的領先優勢更好發揮出來,有效地實現全新的 AI 感知、傳感器融合和路徑規劃,這將有助于我們更深層地挖掘出 ADAS、自動駕駛和機器人市場的全部潛力。"

  友商的 4D 成像毫米波雷達技術因數據量太大,難以有效傳輸和集中化處理。提供 4D 成像毫米波雷達所需的高角分辨率需要每個模塊使用數千個 MIMO 天線,而它們每秒會產生數萬億 bit 的數據,同時,每個雷達模塊將消耗超過 20 瓦的功率。一輛車需要至少六個雷達模塊,其數據量也將倍增,因此,要集中處理數千根天線上的毫米波雷達數據,在技術上極為困難。

  通過 AI 算法動態控制現有 MMIC 設備調制雷達波形,并使用 AI 算法來創建虛擬天線陣列,傲酷雷達技術將這種新架構中每個 MMIC 雷達頭的天線陣列減少到 6 發射 x8 接收,并且在前端無需接雷達處理器。其結果就是,MMIC的數量大幅減少,同時實現了極高的0.5度方位角和俯仰角分辨率。此外,安霸的集中式架構在最大占空比的情況下,功耗明顯降低,數據傳輸的帶寬減少了 6 倍,不需要邊緣端的雷達處理,也因此避免了信息過濾和傳感器信息損失。

  性價比高、軟件定義的集中式架構還可以根據實時情況,在不同的傳感器類型之間和同一類型的傳感器之間動態分配 CV3 的處理資源。例如,在極端的雨天條件下,遠程攝像頭的有效數據會減少,CV3 可以將其部分資源轉移,以增強毫米波雷達數據處理 性能。同樣,如果車輛在雨天行駛在高速公路上時,CV3 可以專注于來自正前方的毫米波雷達傳感器數據,以進一步擴大車輛的探測范圍,同時提供更快的反應。這種對場景的自適應優化,是基于邊緣處理的架構無法實現的,因為在邊緣處理架構中,毫米波雷達數據是分布在每個模塊中進行處理的,而處理性能是為最壞的情況而準備的,因此毫米波雷達的性能 往往沒有得到充分利用。

  這兩種不同的毫米波雷達處理方法在下表中進行了總結:

  CV3 標志著安霸下一代 CVflow® 架構的首次亮相,它包含有神經網絡矢量處理器和通用計算矢量處理器,兩者都包含了毫米波雷達專用信號處理。這些處理器在協同工作下,結合傲酷先進的雷達感知算法,可達到比傳統邊緣毫米波雷達處理器快 100 倍的高性能。

  新款集中式架構的優勢還包括更容易進行 OTA 軟件升級,以便未來不斷改進和適應新需求。相比之下,在確定每個模塊使用的處理器和操作系統之后,每個邊緣毫米波雷達模塊的處理器必須單獨更新;而單一的 OTA 更新可以直接推送到 CV3 主芯片,并在系統的所有雷達頭中匯總。這些雷達頭只需要雷達收發芯片 而不需要雷達處理器,這就降低了前裝的成本,以及在發生事故后更換的材料成本(大多數毫米波雷達位于車輛的保險杠后面)。對比新一代集中式毫米波雷達軟件更新的便利,由于傳統的分布式雷達更新軟件比較復雜,如今部署的許多毫米波雷達模塊從未更新過軟件。

  新款集中式毫米波雷達架構的目標應用包括 ADAS 和 L2+ 至 L5 自動駕駛汽車,以及自主移動機器人(AMR)和自動引導車(AGV)機器人。這些設計通過安霸統一而靈活的軟件開發環境得到簡化,為汽車和機器人開發人員提供了一個可升級的軟件平臺,性能范圍從 ADAS 和 L2+ 一直延伸到 L5。

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