頂點光電子商城2022年2月9日消息，汽車的自動駕駛功能發展已經有一段時間了，但是目前的自動駕駛級別依舊不是很高，這主要與硬件的發展和算法有很大的關系。
毫米波雷達對自動駕駛的作用與缺點
有車的朋友們對ACC自適應巡航都不會陌生，這項功能主要是由毫米波雷達實現的。毫米波雷達具有探測距離遠，雨雪霧等惡劣條件下的穿透力強，因此在汽車自動駕駛功能中，具有不可替代的作用。
但是，毫米波雷達也具有一些致命的缺點，比如無法測量物體的垂直信息，也就是高度信息。在只有水平信息的情況下，毫米波雷達對靜止的物體是無法做到有效識別的。單單依靠毫米波雷達，很容易給自動駕駛的車輛做出錯誤判斷，從而導致事故。另外，毫米波雷達還存在點云融合困難，不能繪制地圖的弱點。
因此，毫米波雷達經常作為輔助，來配合高清攝像頭和激光雷達一起使用，共同執行汽車的自動駕駛功能。
4D成像雷達
目前汽車的自動駕駛功能還處在L2／L3級別，由一個毫米波雷達加一個高清攝像頭，再加上一個激光雷達構成。毫米波雷達加高清攝像頭的配置，獲取的數據不夠豐富，只能達到L2級別的自動駕駛。要達到L3級別的自動駕駛，必須還要搭配一個激光雷達。
但是激光雷達的成本太高，而且在惡劣天氣條件下的表現并不穩定，因此，激光雷達在自動駕駛上的應用受到了限制。不過，4D成像雷達的出現，似乎可以解決激光雷達的這些問題。
不管是激光雷達，還是4D成像雷達，都是汽車自動駕駛功能中需要用到的硬件設備，其作用就是對車輛周圍的物體進行感知和數據收集，要完成流暢的自動駕駛，還需要用到算法。
4D成像雷達擁有良好的穿透性，可以彌補激光雷達在惡劣天氣條件下的不足。同時，4D成像雷達的功能非常接近激光雷達。但是，就現階段而言，4D成像雷達還不是特別成熟。
目前，4D成像雷達的技術路線有兩種：一種是由多片毫米波雷達收發器進行MMIC級聯；另一種是利用合成孔徑（SAR）技術，實現虛擬孔徑功能。如果采用第一種技術路線，就需要在保證功率夠用的前提下，盡量減小收發天線的尺寸，以解決裝車適配的問題。如果采用第二種技術路線，需要采用軟件算法，在物理天線不變的情況下，虛擬出10倍左右的天線數量，這就要求很好的解決天線抗干擾的問題。
4D成像雷達的市場情況
由于4D成像雷達具備了激光雷達的優點，且在成本上也能進行很好的控制，是目前最有量產可能的自動駕駛解決方案。
華為4D成像雷達發布
目前，除了Tier 1（車廠一級供應商）的頭部企業，眾多的科技公司、初創企業紛紛加入4D成像雷達市場。4D成像雷達只負責感知和獲取數據，具體的自動駕駛指令還需要有一套精密的算法。所以，未來D成像雷達市場除了硬件的競爭外，關于算法的企業也是一個競爭方向。
車載激光雷達也在發展
最近，Aeva Technologies Inc（簡稱Aeva）推出了一款4D激光雷達，并命名為Aeries II。Aeries II采用了Aeva的調頻連續波技術，并搭配一個激光雷達芯片模塊，除了可以檢測三維位置外，還能檢測每個掃描點的瞬時速度的第四維數據，分辨率達到了普通激光雷達的20倍。
Aeries II采用了緊湊型設計，將所有關鍵激光雷達元件整合到硅晶片上，然后集成在一個模塊中。相比上一代產品，Aeries II的體積縮小了四分之三。另外，Aeries II的可靠性已經通過了車規級測試，保證在各種道路環境和天氣條件下能夠以最佳性能工作。
截至發稿前，Aeries II還沒有進行量產和售賣，估計價格不會便宜。
華為車載算法平臺發布
在4D成像雷達技術和算法還沒有成熟的情況下，激光雷達也在不斷進步。不過，激光雷達由于成本高昂，只能用在豪車上。隨著4D成像雷達技術的不斷成熟，或許有一天會完全取代激光雷達在自動駕駛中的作用。
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