感知部件升级，激光雷达和 4D 毫米波雷达相继应用上车

• 陈博 2023年11月3日 来源：中研网 213 5
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毫米波雷达经历了多年的积累实现了在乘用车上的量产应用，产品应用的载体是ADAS功能，其市场年销量在逐渐增加，但传统毫米波雷达有无法识别静止物体的缺陷，当前国产化方案呈现百花齐放的趋势。毫米波雷达在对信号进行处理时，能够利用运动目标的多普勒频率和TOF原理实3

自动驾驶催化下，激光雷达逐步应用，毫米波雷达与摄像头升级。传感器是实现自动驾驶感知的硬件支撑，汽车传统感知器包括摄像头、超声波雷达和毫米波雷达等，在探测距离和探测精度上能基本满足L1-L2级别自动驾驶需求。但自动驾驶级别升高对传感器探测的距离和精度提出了更高的要求，激光雷达因此落入主机厂视野，成为高级别自动驾驶所必需的感知器之一，当前激光雷达开始应用上车。传统的毫米波雷达产品已经成熟，现在4D毫米波雷达在传统毫米波雷达软硬件基础上进行了升级，增加了对于物体高度的测量，能够识别静止的物体，并能够生成物体大致轮廓的点云，并希望未来部分代替低线束激光雷达，做到感知成本的降低。前视摄像头(一体机)作为L2及以下ADAS功能的关键传感器，鱼眼相机作为泊车功能的关键传感器，产品较为成熟，而侧视和后视摄像头逐步开始搭载，高阶应用的趋势是摄像头模组，算法在控制器中实现。

L3及以上的高阶自动驾驶需要搭载激光雷达已经成为行业的共识，激光雷达加速上车。激光雷达在Robotaxi已经广泛应用，基本是以机械式为主，而车规级激光雷达也已经积累了多年，技术趋于成熟，激光雷达已经普遍出现在近期发布的中高端车型上。根据高工智能汽车的数据，2022年上半年国内激光雷达交付上车2.67万颗，2022年全年预计超过10万颗，预计到2023年底规模超过150万颗(含定点)。激光雷达是当下解决智能驾驶场景痛点的有效感知器件，随着成本下降，将会得到更多的应用。目前智能驾驶中感知器件仍然存在痛点：①摄像头和毫米波雷达感知仍不安全，对于静止物体、较差光线环境、罕见的cornercase不能做到很好的表现;②搭载中短距激光雷达也仍不够安全，在时速大于100km/h的高速场景下，仍然不够安全，车辆的安全制动需要清晰探测到100m之外的小物体，意味着实现100m的提前预警，需要250m的标准探测距离;③层出不穷的高速抛洒物严重威胁驾乘安全。而激光雷达尤其是长距激光雷达的应用可以较好的解决以上问题。现在1550nm激光光源的激光雷达售价在1000美元左右，预计未来3~5年能够实现至少50%的降本，届时激光雷达将会更多的搭载在车上。

毫米波雷达经历了多年的积累实现了在乘用车上的量产应用，产品应用的载体是ADAS功能，其市场年销量在逐渐增加，但传统毫米波雷达有无法识别静止物体的缺陷，当前国产化方案呈现百花齐放的趋势。毫米波雷达在对信号进行处理时，能够利用运动目标的多普勒频率和TOF原理实现物体速度和距离测量，基于并列接收天线收到同一目标反射的脉冲波的相位差实现角度测量。毫米波雷达可以输出距离、速度和角度信息，也被称为3D毫米波雷达，对距离和角度信息通过将极坐标系转换为笛卡尔坐标系，可以获得目标在x和y方向上离自车的距离，但是缺少了垂直z向的信息，对道路中间的井盖、减速带、悬在半空中的各种标识牌、限高架、静止的车辆等静止物体，由于没有高度信息，通过3D毫米波雷达是无法决策这些障碍物是否影响通行的，这是传统毫米波雷达的缺陷。当下毫米波雷达发展规律：①价格降低;②体积变小;③脉冲到FMCW;④芯片高度集成化;⑤技术创新--4D成像。现在毫米波雷达已经发展到了第五代，大陆马上要推出第六代毫米波雷达。L2+系统中，尤其是NOA功能，普遍采用了5颗毫米波雷达。当下各家的技术方案存在多样性，重点在于性能指标和工程化落地的能力。

4D毫米波雷达能够测量目标的高度信息，进行物体的点云成像，是毫米波雷达的下一代升级。4D毫米波雷达增加的最显著功能是可以精确探测俯仰角度，从而获取被测目标真实的高度数据，凭借这一特性，4D毫米波雷达可以"识别静止物体"。除此之外，4D毫米波雷达在分辨率上也获得极大提高，以ArbePhoenix为例，其水平和垂直分辨率分别为1°和2°，1°的水平分辨率比普通3D毫米波雷达提升5~10倍，2°的垂直分辨率仅比普通16/32线机械式激光雷达的1°垂直分辨率小一倍，这让4D毫米波雷达在扫描同一物体时可获扫描的点的数量极大增加，甚至可以有低线束激光雷达的点云扫描效果。第五代毫米波雷达已经可以逐步实现点云成像，成像的目的是为了对物体进行勾勒轮廓，做出邻近物体的区分。而在此过程中识别会有识别率的问题，并不是所有物品都可以被识别，当成像点云越接近物品的真实轮廓，识别率会越高。4D激光雷达已经可以大致描述物体的周边轮廓，下一步就是在点云成像基础上，提升目标识别的算法效率。

4D毫米波雷达较激光雷达更具成本优势，我们认为能够部分代替低线束激光雷达，促进高阶智驾渗透率提升带来行业的规模效应。4D毫米波雷达无疑是自动驾驶感知部件的新星，特斯拉在2022年注册了相关的专利，同时Mobileye的CEO在CES演讲上也表达在2025年的高阶自动驾驶上，应用4D毫米波雷达去代替激光雷达。4D毫米波雷达相对激光雷达优点在于：①多普勒效应直接测速，精度高;②环境适应能力能好，穿云透雾以及穿雨效果更好，也不受光线的影响;③成本更低，4D毫米波雷达的传感器都是基于硅基的c模式的传感器，成本可以做得更低。4D毫米波雷达可以在高度方向与激光雷达做到类似的角分辨率，但是低线束激光雷达在水平方向的角分辨率仍要比现有的4D雷达高出1个数量级，但是这个指标并不能代表全部的感知能力，在一些方面4D毫米波雷达表现并不差。4D毫米波雷达优势突出，我们认为成本是最关键的变量，激光雷达和4D毫米波雷达并不都是成熟的感知器件，技术进步会提升他们对物体的分类能力以及面对Cornercase的检测能力，4D毫米波雷达与摄像头的结合使用是一种很好的低成本的中短距感知方案，结合高线束的远距激光雷达负责远端感知，形成完整的感知方案。我们认为在成本要求高的项目上，4D成像毫米波雷达会部分替代低线束的激光雷达。当下正是L3级别自动驾驶渗透率提升的起点，诸如激光雷达和4D雷达成本仍然较高，相信如果更多的厂商采用4D雷达，将会带来智驾系统成本下降与高阶智驾渗透率提升的良性循环，届时也将会增加激光雷达的应用，共同促进系统成本的下降。

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