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淘汰某些車輛上的前向雷達(dá)，這聽起來可能比較難接受，但汽車制造商有理由這么做。
雖然前端雷達(dá)作為ADAS系統(tǒng)的基礎(chǔ)部件有眾多好處，但有充分的理由表明，在可以避免的情況下，取掉前向雷達(dá)顯然可以節(jié)省硬件成本和重量。其優(yōu)勢在于不僅可以節(jié)省傳感器本身，還可以節(jié)省與傳感器相關(guān)的支架、線束、電源和其他支出。這樣做簡化了包裝，釋放了格柵的中間部分，以實(shí)現(xiàn)更靈活的造型和更簡易的熱管理。更可以維護(hù)架構(gòu)，從而降低軟件開發(fā)和集成成本。
主機(jī)廠可在不影響安全性的情況下實(shí)現(xiàn)這些益處。主機(jī)廠實(shí)際可通過運(yùn)用配置選項(xiàng)來提升安全性，在許多交叉口和轉(zhuǎn)彎場景時(shí)，這些配置比單個(gè)前端雷達(dá)和攝像頭更有效。
兩項(xiàng)關(guān)鍵的ADAS技術(shù)是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的基礎(chǔ)：先進(jìn)的角雷達(dá)和傳感器融合。這些軟件和硬件技術(shù)通過AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了性能突破。L2+自動(dòng)駕駛需要能夠處理困難的轉(zhuǎn)彎情況的系統(tǒng), 而簡單的前向雷達(dá)和攝像頭將難以處理或無法完全自行處理此類情況。
先進(jìn)角雷達(dá)
過去，角雷達(dá)有時(shí)也稱為“短程雷達(dá)”，主要安裝在車輛后部，用于解決盲區(qū)和車道變換。然而，現(xiàn)在情況已不再如此。
通常角雷達(dá)安裝在前兩個(gè)拐角處（見下圖），這種寬闊的視野使車輛不僅能感知側(cè)面的物體，還能感知車輛前方甚至后方的物體。與前向雷達(dá)相比，這種雷達(dá)對車輛側(cè)面或稍微偏離車輛的物體具有更大的態(tài)勢感知能力。例如，如果相鄰車道上的車輛開始執(zhí)行“近距切入”（快速駛?cè)胲囕v正前方的車道），單單前向傳感器等到車輛明顯駛?cè)胲嚨啦趴赡軝z測到駛?cè)胲囕v，導(dǎo)致本車突然制動(dòng)，讓駕駛員感覺車輛未識(shí)別其他車輛的變道駛?cè)牖蚍磻?yīng)遲緩。
擴(kuò)寬的視野
實(shí)際上，兩個(gè)先進(jìn)角雷達(dá)可提供250度的覆蓋范圍，在車輛前方提供明顯的重疊。
總的來說，兩個(gè)前角雷達(dá)提供了250度的感知能力融合了所有雷達(dá)的優(yōu)勢。雷達(dá)可在各種環(huán)境條件下提供強(qiáng)大的距離和速度檢測功能，包括惡劣天氣（雨雪等）、光線差（夜間、隧道等）、灰塵和污垢，同時(shí)允許OEM將傳感器封裝在儀表盤后面和狹小空間內(nèi)。
當(dāng)汽車制造商增配傳感器時(shí)，毫米波雷達(dá)較低的計(jì)算要求（比基于攝像頭的系統(tǒng)低一個(gè)數(shù)量級(jí)）將會(huì)降低成本、降低功耗和減少發(fā)熱，免去冷卻的需求。隨著個(gè)人和政府越來越關(guān)注攝像頭系統(tǒng)的隱私問題，視覺感知上會(huì)更偏向于選擇雷達(dá)，因?yàn)槔走_(dá)并沒有隱私收集的可能性。隨著汽車制造商繼續(xù)在其車輛中安裝后角雷達(dá)，與兩個(gè)前角雷達(dá)的結(jié)合可以提供了360度重疊感知。簡言之，以雷達(dá)為主的方案感知系統(tǒng)比其他解決方案更穩(wěn)健、更經(jīng)濟(jì)、更靈活。
傳感器融合
不過，將這些傳感器輸入轉(zhuǎn)換為車輛周圍環(huán)境的綜合視圖并非易事。更大的挑戰(zhàn)是，傳感器在其視野外圍的性能很少能像在“視軸”（即從雷達(dá)天線表面直接延伸出來的軸）上那樣好。
傳感器融合解決了這一問題，使軟件能夠利用來自多個(gè)傳感器的輸入將車輛周圍環(huán)境結(jié)合為單個(gè)模型。在前兩個(gè)角裝有雷達(dá)的車輛中，這些雷達(dá)的大視場開始在車輛正前方1.4米的區(qū)域重疊。系統(tǒng)可使用傳感器融合來協(xié)調(diào)重疊區(qū)域內(nèi)兩個(gè)雷達(dá)的回波，從而對該區(qū)域內(nèi)的物體具有高度的可信度。因?yàn)槊總€(gè)雷達(dá)都有150度的視場，所以重疊區(qū)域較大。相比之下，當(dāng)下的攝像頭可提供的最大視場為120度，進(jìn)一步的增加受到百萬像素和處理要求的限制，以實(shí)現(xiàn)足夠高的分辨率。
在這種情況下，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)必要性能的基礎(chǔ)。人工智能（AI）/機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）增強(qiáng)算法助力車輛充分利用這些雷達(dá)回波，并快速準(zhǔn)確地識(shí)別遠(yuǎn)距寬視場中的物體。即使回波可能很微弱，經(jīng)過適當(dāng)訓(xùn)練的融合算法便可提取出有意義的數(shù)據(jù)，并確定遠(yuǎn)處物體的位置、速度和大小。
因此，AI/ML增強(qiáng)型傳感器融合使創(chuàng)建下一代“跟蹤器”成為可能，該跟蹤器能利用雙角雷達(dá)實(shí)現(xiàn)前向合規(guī)功能。除了在整個(gè)組合視野中跟蹤物體外，跟蹤器還可通過將前向攝像頭和超聲波傳感器的輸入融合在一起，確保在保險(xiǎn)杠正前方的適度盲區(qū)內(nèi)移動(dòng)的任何物體都被記錄下來。
兩個(gè)先進(jìn)的角雷達(dá)和傳感器融合的結(jié)合在各種車輛上都很有意義，因?yàn)檫@可以通過減少對視覺的依賴和消除對前向雷達(dá)的需求，支持基本主動(dòng)安全算法和一些較低級(jí)別的車輛自動(dòng)化。
簡言之，使用具有傳感器融合和機(jī)器學(xué)習(xí)功能的雙角雷達(dá)對于OEM來說是一個(gè)極具吸引力的機(jī)會(huì)（消除前向雷達(dá)可降低成本、提升性能；可將此配置應(yīng)用于多個(gè)車輛變型，以簡化包裝、集成和測試），OEM正尋找一種成本效益更高、更完美的解決方案，以便在其各種車型中使用。雖然前向雷達(dá)是主動(dòng)安全領(lǐng)域的先驅(qū)，但在當(dāng)今軟件定義車輛中，它并非是必需品。
