安霸領先業(yè)界發(fā)布用于自動駕駛的集中式 4D 成像毫米波雷達架構
2022 年 12 月 6 日,美國加利福尼亞州圣克拉拉市, Ambarella(下稱“安霸”,納斯達克股票代碼:AMBA,專注于 AI 視覺感知芯片的半導體公司),今天領先業(yè)界首發(fā)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(shù)據(jù)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(tǒng)以及智能機器人的 AI 算法,提供了更高級的環(huán)境感知和更安全的路徑規(guī)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(tài)適應,可輸出精度高達 0.5 度角分辨率、每幀高達數(shù)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(shù)量級的天線 MIMO 通道來實現(xiàn),這樣不僅降低了數(shù)據(jù)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(tǒng)更靈活,性能更高,助力系統(tǒng)集成商在下一代的雷達設計中占得先機。
本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202212/441372.htm
“2021 年,全球市場汽車 ADAS 領域生產(chǎn)了約 1 億個毫米波雷達。”全球知名市場研究與戰(zhàn)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?!半S著汽車安全方面的法規(guī)要求不斷提高,以及更先進的自動駕駛系統(tǒng)的逐漸推進,我們預計到 2027 年這一數(shù)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?yōu)槊枯v車至少配置 5 個毫米波雷達[1]。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(lián)的開發(fā)如何做,行業(yè)內有針鋒相對的觀點。一種做法是將多個雷達的數(shù)據(jù)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(tǒng),以實現(xiàn)新的 ADAS/AD 功能,同時優(yōu)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(xiàn)。安霸優(yōu)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(yōu)勢在業(yè)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(fā)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(guī)劃。
安霸總裁兼 CEO 王奉民說:“業(yè)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(yè)能力讓我們能夠創(chuàng)建一個前所未有的集中式域控處理架構,憑借 CV3 行業(yè)領先的性能功耗比,把傲酷毫米波雷達算法的領先優(yōu)勢更好發(fā)揮出來,有效地實現(xiàn)全新的 AI 感知、傳感器融合和路徑規(guī)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(shù)據(jù)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(shù)千個 MIMO 天線,而它們每秒會產(chǎn)生數(shù)萬億 bit 的數(shù)據(jù),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(shù)據(jù)量也將倍增,因此,要集中處理數(shù)千根天線上的毫米波雷達數(shù)據(jù),在技術上極為困難。
通過 AI 算法動態(tài)控制現(xiàn)有 MMIC 設備調制雷達波形,并使用 AI 算法來創(chuàng)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(fā)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(shù)量大幅減少,同時實現(xiàn)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(shù)據(jù)傳輸?shù)膸挏p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(jù)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(tài)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(shù)據(jù)會減少,CV3 可以將其部分資源轉移,以增強毫米波雷達數(shù)據(jù)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(shù)據(jù),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(yōu)化,是基于邊緣處理的架構無法實現(xiàn)的,因為在邊緣處理架構中,毫米波雷達數(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)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(xié)同工作下,結合傲酷先進的雷達感知算法,可達到比傳統(tǒng)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(yōu)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(tǒng)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(tǒng)的所有雷達頭中匯總。這些雷達頭只需要雷達收發(fā)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(fā)生事故后更換的材料成本(大多數(shù)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(tǒng)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(tǒng)一而靈活的軟件開發(fā)環(huán)境得到簡化,為汽車和機器人開發(fā)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。
最新的集中式架構將于 2023 CES 期間進行展示,本展示僅對安霸受邀嘉賓開放。如有需要可聯(lián)系您的銷售代表。
[1] 資料來源: 汽車毫米波雷達報告,Yole Intelligence,2022年
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