雷达安全这一鲜为人知的问题正在成为辅助驾驶和高度自动化车辆的潜在致命弱点:雷达信号相互干扰。
雷达已成为补充 CMOS 成像相机的重要传感方式。雷达可在所有天气条件下工作,并支持一系列自动驾驶功能,包括自动紧急制动 (AEB)。但是,如果雷达最终像捉鬼敢死队的粒子加速一样穿过彼此的气流,它们可能会被挫败或出现故障。
“有件很重要的事我忘了告诉你。
不要越过溪流。会很糟糕。”
虽然这还不是汽车制造商公开警告或驾驶员普遍认为的现象,但在拥挤环境中运行的汽车雷达将面临严重干扰。
雷达的应用范围从自适应巡航控制和盲点检测到前向碰撞警告系统和智能泊车辅助。为了让车辆获得 360 度全景,它需要短程和远程雷达芯片。AEB 通常使用雷达(全天候),有时还使用激光雷达和摄像头来检测即将发生的碰撞。
AEB在全球市场的迅速扩散,成为雷达传感器供应商的一把双刃剑。这既是值得庆祝的原因,也是令人担忧的根源。
例如,中国新车评估计划 (NCAP) 已经要求 2020 年所有出厂的卡车都必须配备 AEB。从今年开始,日本的新车必须具备前后 AEB 功能。在美国,20 家汽车制造商自愿同意“2022 年新车 AEB 适配率 100%”。面对 Euro NCAP 的 2019 年要求,在欧洲销售的 90% 的汽车已经配备了最新的汽车碰撞避免技术。
NXP Semiconductors 预计到 2030 年汽车雷达渗透率将跃升至 55%。在最近接受EE TImes采访时,NXP Semiconductors 负责 ADAS 和 V2X 的高级产品营销经理顾焕宇警告说,雷达干扰是不可避免的,他说:“当多个雷达同时以相同或重叠的频率发射时,如果它们共享一个共同的可见路径。”
NXP 的顾并不是唯一一个令人担忧的人。ST Microelectronics 的 ADAS 和 ASIC 部门总经理 MarTIn Duncan 也告诉EE TImes,“事实上,我们现在有 25% 的新车配备了雷达系统,这已经是一个问题。如果您尝试实时捕捉路况,则很容易看到来自多辆车的传输。由于我们都使用相同的频段,这可能会随着装配率的增加而恶化。”
用于主动安全和辅助驾驶系统的多个雷达传感器的示例部署
雷达拥塞的原理很简单。美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)在其2018 年 9 月发布的“雷达拥堵研究”中写道:
雷达使用辐射信号的知识来识别回波并估计环境中物体的范围和速度。这些回声不是原始信号的完美副本,而是对信号产生建设性和破坏性干扰的多个返回的总和。重要的是要了解雷达照射的物体的回波会发生波动,尤其是当场景中的相对距离、方向和其他物体发生变化时。由于多台雷达在附近运行且存在多个散射源的环境,每台雷达的性能都会随着干扰水平的升高而下降。
这可能会导致安全性受损。“最坏的情况是雷达干扰造成的死亡。如今,无论根本原因如何,在雷达堆栈中过滤误报的应用已经得到了加强,”VSI Labs 创始人兼总裁 Phil Magney 指出。
该行业已被警告
配备雷达的汽车越多,每个雷达必须学会更快地处理其他雷达的存在。雷达供应商面临压力。
简单的常见交通场景,其中干扰在受害雷达(绿色)处计算并由其他车辆(红色)产生3。
雷达干扰并不是雷达扩散的意外后果。汽车行业已受到警告。十多年前,欧洲发起了一个名为MOSARIM(通过雷达干扰缓解为所有人带来更多安全)的项目,并于 2012 年发布了一份报告。该项目调查了“相互车辆雷达干扰以及有效对抗措施和缓解技术的定义和制定”。 ”
最近,NHTSA 进行了一项“雷达拥塞研究”,对雷达干扰进行建模和仿真,并考虑了两个问题:
给定雷达从其他雷达发射器接收多少功率?
这对碰撞预警系统的性能有何影响?
报告得出结论:
…在其他雷达很少的环境中运行良好的系统可能会在雷达拥挤的环境中遭受性能显着下降。研究结果表明,基于当前系统在拥挤环境中运行的干扰水平将是显着的。在许多车辆在 76-81 GHz 频段运行雷达的情况下,来自其他雷达的功率可能会超过特定性能所需目标的回波功率几个数量级。
雷达之间的合作?
因此,该行业十年来就已经知道雷达交通拥堵的迫在眉睫。它采取了哪些行动?
有了这么多的交货时间,您可能希望汽车 OEM 和一级供应商制定稳健的策略来避免干扰。您可能会设想一种雷达传感器,它通过动态调整波形参数来避免干扰。
这不是一门火箭科学。雷达社区拥有借鉴电信行业已经部署的类似类型的信道访问规则(如 TDMA、FDMA 和 CDMA)的专有技术。恩智浦的顾说,这种“先听后说”的方案应该能够在雷达之间实现更结构化的通信。
不幸的是,这不是业界采用的干扰缓解措施。除了汽车雷达使用相同的分配频谱(76GHz~81GHz)之外,雷达社区没有任何规定。“雷达波形参数不受监管,”顾指出。
行业协议、标准化和监管从未成为汽车行业 DNA 的一部分。
顾说,今天采用的一种常见方法是“通过在时间或频率上随机化传输信号来限制干扰”。顾承认这种随机化背后的不合逻辑,他说:“今天,你这样做是盲目的。这当然很好,特别是如果路上没有那么多带雷达的汽车。但如果要提高雷达传感器对干扰的鲁棒性,就必须寻找雷达传感器之间的协作。”
但这需要监管。
尽管如此,恩智浦在其关于雷达干扰的白皮书中得出结论:
最终,为了支持较高的市场渗透率,制造商之间需要达成某种形式的协议,以便以公平的方式更有效地共享传感资源。这最后一步意味着市场上的所有参与者都必须坐在一起定义访问通道的标准化方式,同时保持具有差异化传感性能的可能性。
对所有人免费
独立资深汽车行业分析师 Egil Juliussen 表示,雷达一直是“所有人免费”的。他解释说,为了追求创新,雷达传感器公司通常倾向于开发新的专有算法,这些算法在与传感器芯片相关的 DSP 或 MCU 上运行,以便他们的雷达可以提高成像分辨率并减轻干扰。
换句话说,对于汽车行业的许多人来说,在雷达干扰问题上投入更多的信号处理是比任何行业协议或法规更受欢迎的方法。
带有数字部分 (DSP)、发射器和接收器前端的雷达传感器。干扰技术可分为旨在避免前端饱和的技术、以数字方式管理干扰的技术以及试图在干扰实际发生之前避免干扰的技术。(来源:恩智浦)
在我们的采访中,恩智浦的顾提出了三种不同的雷达干扰缓解方法:1)避免前端饱和;2) 通过识别和消除数字域中的干扰来管理数字干扰;3) 通过动态调整波形参数来避免干扰。
第三种方法已被认为最不可能在当前的 77GHz 频谱中采用。顾解释说,“人们认为为时已晚,因为我们在路上已经有太多的雷达传感器,而这些传感器不会协作。” 他补充说,如果该频段可用于雷达,该方案可能“在未来应用于 140Ghz 频率”。
第一种——更有可能——的方法是设计避免前端饱和的技术。在这里,可以接收到至少一部分有用信号,并采取适当的对策。“你可以通过为雷达接收器提供两种不同的增益设置来做到这一点,”顾说。或者,该系统可以包括“空间归零”,其中前端使用多个天线在产生干扰的方向上使自身失明。Gu解释说,这种方法旨在在干扰信号使前端饱和之前消除它。
像恩智浦这样的雷达芯片供应商往往专注于处理数字领域的干扰——在 DSP 中。“当然,前提是有用信号实际上没有被强信号掩埋,”顾说。
在确定干扰信号比较微弱后,可以和有用信号一起数字化,不会导致前端饱和。
但根据恩智浦的说法,游戏的名称首先是识别信号是否已损坏,这说起来容易做起来难。这样做的技术取决于受害雷达和干扰的特定雷达波形。由于当今的监管框架允许以不同的方式构建雷达波形,因此每个雷达传感器制造商都会选择自己的方式,这使得该过程不仅多样化而且很棘手。
汽车雷达的实际标准是调频连续波 (FMCW) 雷达。FMCW 提供了非常好的性能,相对简单和优雅。据 NXP 称,它通过低带宽 ADC 覆盖大带宽,并提供对目标速度的稳健估计。但它带有一些警告。
不同的制造商使用不同的 FMCW 波形参数设置来区分他们的产品主张并涵盖不同的应用需求,例如载波频率、带宽、啁啾持续时间、采样时间、感测周期的持续时间以及在感测期间改变参数的不同方式。
总结一下:雷达传感器首先需要识别是否存在干扰源。通过识别外来信号的独特特征来检测干扰。一旦检测到干扰,系统算法必须尽可能完全地将其从接收信号中去除,同时不破坏或去除所需信号。
感受雷达干扰?
美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)列出了几个模拟雷达拥塞干扰的场景。
在双车道高速公路上的交通情况下,假设雷达使用随机选择的载波频率,美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)预测,汽车雷达将遇到来自其他雷达的功率远远大于其自身传输的回波,以跟踪其他车辆。干扰接近4个数量级,或接近40dB,大于系统规定的参考目标的典型回波。
在面向后方的雷达(如盲点检测系统)中,“这些单元容易受到利用更高功率和天线增益的前向防撞雷达的直接到达。” 该研究称:“我们的分析表明,这些装置可能会受到来自前向防撞雷达的干扰功率,该干扰功率比其指定参考目标的反射大近五个数量级,即 50 dB。”
然而,到目前为止,雷达的影响还没有在现实世界的道路上感受到。
VSI Labs 的 Magney 说:“雷达对雷达的干扰仍然是一个未知数,作为几乎每天都在使用雷达的应用研究人员,VSI 不能说我们在公共道路上进行测试时曾经历过来自另一辆车的雷达对雷达干扰。” 。 他补充说:“我们可以假设我们已经暴露了,因为今天道路上的许多车辆都混合了从短程到长程的雷达。”
在周一的特斯拉第一季度财务电话会议上,首席执行官埃隆马斯克重申了取消特斯拉汽车雷达的计划,这使得雷达干扰问题成为没有实际意义的问题——至少对特斯拉汽车而言是这样。
然而,其他汽车原始设备制造商、一级供应商和汽车技术供应商不会很快放弃雷达。
VSI 的 Magney 强调说,雷达尤其重要,因为它们是防风雨的。“雷达是最具成本效益的 ADAS 传感器之一,其渗透率将在未来几年内大幅增长。”
审核编辑:郭婷
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