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安霸領先業界發布用于自動駕駛的集中式 4D 成像毫米波雷達架構

發布時間:2022-12-7 19:53    發布者:eechina
關鍵詞: 4D成像 , 毫米波雷達
安霸傲酷自適應 AI 毫米波雷達軟件和高能效的 5 納米制程的 CV3 AI 域控制器主芯片首次實現 4D 成像毫米波雷達原始數據的集中式處理和前融合。

Ambarella(下稱“安霸”)領先業界首發集中式 4D 成像毫米波雷達架構,它既可以對原始毫米波雷達數據進行集中處理,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 的自動駕駛系統以及智能機器人的 AI 算法,提供了更高級的環境感知和更安全的路徑規劃。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適應,可輸出精度高達 0.5 度角分辨率、每幀高達數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,都以少了一個數量級的天線 MIMO 通道來實現,這樣不僅降低了數據帶寬,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,感知系統更靈活,性能更高,助力系統集成商在下一代的雷達設計中占得先機。



“2021 年,全球市場汽車 ADAS 領域生產了約 1 億個毫米波雷達。”全球知名市場研究與戰略咨詢公司 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。“隨著汽車安全方面的法規要求不斷提高,以及更先進的自動駕駛系統的逐漸推進,我們預計到 2027 年這一數量將增長 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,已演變為每輛車至少配置 5 個毫米波雷達 。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,以及關聯的開發如何做,行業內有針鋒相對的觀點。一種做法是將多個雷達的數據集中式處理,這將使得主機廠獲得更高性能的成像毫米波雷達系統,以實現新的 ADAS/AD 功能,同時優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。安霸優化了算法,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 性能優勢在業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、底層融合和路徑規劃。

安霸總裁兼 CEO 王奉民說:“業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。這些專業能力讓我們能夠創建一個前所未有的集中式域控處理架構,憑借 CV3 行業領先的性能功耗比,把傲酷毫米波雷達算法的領先優勢更好發揮出來,有效地實現全新的 AI 感知、傳感器融合和路徑規劃,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據量太大,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千個 MIMO 天線,而它們每秒會產生數萬億 bit 的數據,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,其數據量也將倍增,因此,要集中處理數千根天線上的毫米波雷達數據,在技術上極為困難。

通過 AI 算法動態控制現有 MMIC 設備調制雷達波形,并使用 AI 算法來創建虛擬天線陣列,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的數量大幅減少,同時實現了極高的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,數據傳輸的帶寬減少了 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據會減少,CV3 可以將其部分資源轉移,以增強毫米波雷達數據處理 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據,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化,是基于邊緣處理的架構無法實現的,因為在邊緣處理架構中,毫米波雷達數據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:
友商的邊緣處理毫米波雷達安霸的集中式處理毫米波雷達
不考慮環境條件的持續、重復的毫米波雷達波形Oculii AI  軟件算法可根據周圍環境動態調整的毫米波雷達波形
模塊中包含  MMIC +邊緣雷達處理器僅在 "毫米波雷達頭 "中含 MMIC
毫米波雷達模塊中的毫米波雷達探測處理中央處理器中的毫米波雷達探測處理
每個模塊每秒數  T bit 毫米波雷達數據(太大量而無法集中傳輸和處理)毫米波雷達數據傳輸帶寬減少 6 倍,因而便于集中式處理
1+ 到 2 度的角分辨率0.5度的方位角和俯仰角分辨率
高功耗:每個毫米波雷達模塊使用  1000 個天線 MIMO 信道低功耗:天線 MIMO 通道少了一個數量級(每個無處理器的  MMIC 毫米波雷達頭有 6 個發射 x 8 個接收天線)
不支持計算資源動態分配(為最壞情況考慮)支持根據實時情況,在不同傳感器和同類型傳感器之間動態分配 CV3  處理資源
集成的雷達處理器性能低CV3  內建的雷達處理器比傳統的邊緣毫米波雷達處理器(DSP)快 100 倍以上

CV3 標志著安霸下一代 CVflow 架構的首次亮相,它包含有神經網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。這些處理器在協同工作下,結合傲酷先進的雷達感知算法,可達到比傳統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,并在系統的所有雷達頭中匯總。這些雷達頭只需要雷達收發芯片 而不需要雷達處理器,這就降低了前裝的成本,以及在發生事故后更換的材料成本(大多數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一而靈活的軟件開發環境得到簡化,為汽車和機器人開發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。如有需要可聯系您的銷售代表。欲了解更多關于傲酷 AI 毫米波雷達技術和 CV3 AI 域控制器主芯片系列的樣品和評估信息,請聯系安霸:https://www.ambarella.com/contact-us/

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