4D 毫米波雷达，在 L4 级低速无人驾驶中的应用
编者按：3 月 25 日，焉知汽车首届「智能汽车年会」，邀请了纵目科技副总裁李旭阳分享：「4D 毫米波雷达助力 L4 低速无人驾驶量产落地。」
核心观点：
1. 自动驾驶的跨场景挑战巨大，纵目将从可量产落地出发，基于毫米波雷达、视觉以及***传感器，打造低速无人驾驶技术和自动泊车技术。
2. 未来毫米波雷达的性能能够很大程度上逼近激光雷达，特别是 4D 毫米波雷达，它具有高成像能力、能够识别物体的轮廓和分类，而重要的是谁能快速将技术转化为工程化能力是落地的关键。
3. 量产 **P **需要有软硬件开发能力，还需要工程化集成能力，纵目多传感器融合的优化方案。
智能泊车的量产落地
2021 年，自动驾驶会迎来功能上的大爆发，这一点已经是行业内的一个共识了。
而功能是自动驾驶技术在驾驶场景里的具体体现，也就是说，针对场景去做特定功能开发，是每家企业实现技术落地的最优解。因此，让自动驾驶能够覆盖更多的场景是体现自动驾驶能力的一个标准。
目前自动驾驶技术方案整体是往「无人驾驶」的终极目标在演进，在实现真无人驾驶的过程中，技术所受到的挑战是巨大的，因此，市场也就演化出来了两条线：一，技术上，依然朝着高阶自动驾驶在突破；二，由高阶自动驾驶技术，反哺低速场景的自动驾驶。
这也就是我们前面所说的，车企、供应商在寻求特定场景的特定功能上实现率先量产，交付用户。
智能泊车，被市场最看重的智能驾驶场景之一，也是在功能上具有需求痛点的场景。
正如纵目科技副总裁李旭阳所说：「将毫米波雷达和已有技术能力与低速自动驾驶量产结合起来，打造基于毫米波雷达、视觉以及***相关的 L2 - L3 级别辅助驾驶，特别是 **P 自动泊车技术」。
有「市场需求」和「技术**」，催生了自动泊车的快速落地。
2021年，泊车的市场按技术路径可分为高端、中端、低端三个层级。
- 低端：主要是以 360 度全景环视泊车为主，基本已经普及了目前的智能汽车；
- 中端：主要是 L2 级别的自动泊车，可以实现部分功能自动执行，市场装机量很高，预计 2020 年可以超过 50%；
- 高端：主要是 L3 - L4 级别，车辆拥有完全自主泊车能力，可以完成特定场景内的完全自动化，这个功能预计会在 2024 年全面普及，市场规模可以达到约 200 亿。
在泊车这个细分领域里，是否会有技术难度？答案是肯定的。根据李旭阳的介绍，泊车的难度是被低估了，它不仅对场景有要求，还对企业的硬件开发能力、算法能力以及工程化能力都有要求，重要的就是安全性和多层次场景问题，下面我们一个个说：
一，如何解决安全性问题。
智能泊车，虽然属于低速场景，但它所面临的复杂程度并没有因此减少，比如，对于车辆剐蹭、**立柱识别、停车位窄、行车通道窄情况的绕行、车位锁等。
这些问题会直接影响**的使用率，因此，在这个场景中保证安全，感知识别非常重要。
二，如何解决多层次场景问题。
除了技术难之外，解决多层次场景很重要。什么是多层次场景？比如，水平车位、垂直车位，最重要的还有斜 45 度车位， 这些场景对感知识别与算法要求非常高，尤其是在一些极窄车位，以及多种颜色的车位线。
从这两点可以看出，感知能力在泊车**的绝对重要性，目前不管是 360 度环视还有***方案都在物体识别上具有局限性，因此，做感知融合是解决之一。
毫米波雷达助力低速场景的应用
上面我们说了低速场景自动泊车依然有难度，从技术角度来讲主要有三个方面：感知、定位、规划控制。
这三个方面很难说哪一步是最难的或者说是最重要，但从实际的研发来看，环境感知对于厂商研发来说会有比较大的优先级，因为感知基础。
目前，感知在低速泊车里的应用有几种路线：
一，基于纯视觉的路线。
基于纯视觉路线的厂商一般是和自家自动驾驶路线相搭配，典型的代表企业有小鹏汽车、特斯拉、蔚来，还有以百度为主的互联网企业，都率先量产了纯视觉 **P。
纯视觉方案，优势很明显，量产成本低，但劣势也非常明显，比如下雨场景、昏暗小区、昏暗地下**，这时车辆对于目标的感知和定位都不可靠，这时基于纯视觉的泊车**就会受**。
二，加上激光雷达的方案。
这个方案和目前高速 ADAS 使用激光雷达类似，属于比较激进的方案。从技术方案来看，激光雷达本身具有非常大的优势，但激光雷达有几个缺点：一，成本高；二，车载可量产技术受限，整套**从芯片到整个模组的可靠性都需要长时间验证。
三，基于现有的成本可控的传感器。
目前，大部分车企在泊车领域，采用的都是两个传感器，**头与***。也就是被称为 APA 的自动泊车**，APA 融合**就是使用视觉和***的融合，重要的是可以对车辆进行横向、纵向的控制。
当车停到车位附近时，识别车位后，按一下泊车启动的按钮，车就可以自动泊入车位。APA **目前的稳定性比较高，因此，是车企和消费者都比较容易，整个 2020 年的装配率也在增加。
而 APA **再往高阶发展就到了 HPP（全称 Home Zone Parking pilot），记忆式泊车**。即通过车辆的传感器，学习、记录并储存用户常用的下车位置、停车地点及泊车行进路径，通过复现用户的泊车路径来实现无人泊车。
而因为 HPP 受场景和距离的**，所以方案公司一般会选择从 APA 直接到 **P 的研发路径，也就是自主泊车**，应用场景也从商场的地下停车场，进一步拓宽到了办公园区、写字楼和酒店停车场更更加复杂的场景。
这套**，可以解决最后一公里的泊车。简单说就是，车辆可以实现自主找车位、泊入泊出、代客泊车。
**P 的概念其实提出已经有一段时间，主要的技术方案有两种：一种是基于单车智能实现的自动泊车；另一种则是基于场端和车端协同的方案。
后者最为典型的则属于博世第一代自主泊车**，这套方案最为特别的是需要在场端布置传感器来辅助感知，场端传感器的布置方案有**头或者定位**，而车端需要布置雷达，通过定位车辆的运动轨迹来完成路径规划。
从量产的角度来讲，场端需要布置传感器，而传感器由谁来布置就产生了歧义。车企、相关部门、物业等都没有义务去耗这么大资金布置，并且，场端车端协同方案的算**更加复杂。
因此，现在所说的 **P 基本都是基于单车智能在推进，纵目科技的方案则是如此。
纵目科技融合毫米波雷达的 **P **
在聊纵目科技的 **P **之前，我们要先聊一下纵目科技这家公司，纵目科技成立于 2013 年，是为数不多的已经进入智能泊车量产前装的自动驾驶解决方案公司。
纵目的 **P 方案是在 APA **的基础上加入了毫米波雷达，纵目科技在 2017 年发布了第一代的 **P 产品，到 2019 年年底发布了第二代**，除了有 **P ***之外，传感器方面有 4 个**头、4 个角雷达和 12 个***。
第一代**用的是 100 万**头，第二代升级到了 200 万**头，第一代***检测距离为 3.5 m - 4 m 左右，第二代可以检测距离可达 6.5 m - 7 m，可以有效提高近距离的感知能力，前向毫米波雷达从 4D 单芯片到芯片集成方案。
纵目科技 **P 最大的性能提升指标就是加入了 4D 毫米波雷达，所谓 4D，其实就是雷达除了距离、水平、速度等维度的检测能力还增加了垂直高度检测。
早在 2019 年，纵目就发布了量产版 4D 毫米波雷达 SDR1，主要性能指标是：测距范围 0.1-100m、FoV H/V 150°/30°、每帧最多点云数 512、物体**数量 64。
SDR1 的工作频段是 76 GHz - 79 GHz，最小检测距离低至 0.1 m，点云数每帧最多可达 512 位。也就是说，这款雷达可以满足低速场景以及特殊物体的轮廓绘制。
纵目这款 4D 毫米波雷达除了上面的指标外，还有两个特殊能力：
一，双模式方案。
SDR1 4D 毫米波雷达可以满足高速 ADAS 和低速无人驾驶，所谓双模式就是，在高速ADAS 使用中可以完成检测距离 80 - 100 m左右的功能；在低速 **P 的模式下可以进入另外一种模式，即实现近距离的检测能力，测角的精度、水平更高，垂直车角也会变高，最小的检测距离从正常的大几十公分小到 10 公分，甚至 5 公分。
按照李旭阳的说法，「纵目的创新，追求的不是雷达的角度分辨率，因为在很近距离的时候角度分辨率不需要太高，纵目追求的是角度精度，这个指标非常关键，纵目在这个维度做了很多创新，尤其在垂直的精度上做了很多的开发，效果就是对物体的测高能力有显著提升。」
比如，增强动态目标检测。在检测受限的场景内，普通传感器不一定能检测出来，快速出现的动态目标，毫米波雷达利用多普勒检测动态目标，在性能上有非常高的优势，而纵目基于动态目标做**，基于点云做**空间，让目标很快被识别到。
二，对雷达的输出做大追踪。
李旭阳表示，纵目可以基于点云做**空间的检测，通过对 4 个雷达点云做积累，一般的积累周期是 3 - 5 周，这样就可以形成非常致密的环境感知，比如在酒店场景，有喷泉、道路、树，这样的场景下，纵目追踪点云可以把整个场景勾勒出来，在没有激光雷达的情况下做环境识别、分类。
因为毫米波雷达可以做多目标的追踪，所以纵目研发的雷达在高速场景下检测信息也比较稳定。
从目前纵目的路线来看，多传感器融合会是下一步主要的方向，纵目在低速泊车里传感器有三个，360 环视、毫米波雷达、***。与其他供应商不同的是，纵目属于软硬件均自研的企业，传感器自研可以带来的一个好处就是，「得到原始的数据」。李旭阳强调，「纵目通过数据和点云数据融合，把融合的结果做数据标记，这样就可以得到更好的物体识别。」
以上，是纵目在感知层面的主要产品以及技术路径，解决感知后的按李旭阳的说法，就要做定位、全局规划，最后一步是到控制。
除了感知，定位也是泊车中的一大难点，单纯依靠视觉定位，会产生不稳定现象，它的挑战在于，如何去掉干扰信号。怎么解决则很重要。
根据李旭阳介绍，纵目利用三个传感器不同的数据信息做特征分层，一，雷达的特征层；二，基于视觉的特征层；三，高精地图和**头的特征层做融合，具体的融合策略每家企业都不一样，但因为纵目拥有软硬件自研后的原始数据，因此，通过特殊算法可以将识别精度做到 10 cm 以下的水平。
李旭阳表示，「在整个定位平台里面，如果要把这样的技术量产落地，供应商必须跟图商合作高精度地图，把特征数据和图结合起来一起落地。同时需要方案商兼顾不同图商的语义标准，才能兼顾不同图商的地图使用。」
从 360 环视到APA，再到 **P，最后到实现低速 L4 级无人驾驶的量产，同时向高速无人驾驶迈进，纵目的核心进化逻辑其实比较清晰，「实现现有技术量产推动整个智能汽车智能化落地。」
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