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    • Part 1、为什么会出现集中式处理雷达系统?
    • Part 2、数据传输的基础:A-PHY标准的重要性
    • Part 3、毫米波雷达技术趋势和未来发展   
    • Part 4、真实案例
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中央集成域控雷达,新架构带来革命性变化

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随着自动驾驶技术从高速公路扩展到城市道路,中国消费者对这项技术的熟悉程度和偏好开始对购买决策产生越来越大的影响。而感知系统作为智能汽车实现自动驾驶的关键组成部分,使用什么样的传感器,如何做好对周围环境的感知能力成了重要课题。感知系统的感知能力并不依赖于单一技术,而是需要一个完善的感知体系来支持。

集中式雷达系统是感知体系中的关键部分,通过多个外置毫米波雷达和集中式处理架构的应用,可以提高环境感知的准确性和稳定性。与单一传感器相比,这种架构能够克服特定情况下传感器的局限性,为智能汽车实现自动驾驶提供更全面、可靠的感知能力。

目前,主流的环境传感器主要包括视觉技术和传感器融合技术。通过综合利用多种传感器(如摄像头、雷达和激光雷达)和数据融合算法,可以提高环境感知的准确性和稳定性。然而,感知技术领域对毫米波雷达的需求也在不断增长。

自动驾驶系统的应用中,随着电子和电气(EE)架构进一步融合,雷达处理系统也出现了一种新的发展方向,即采用多个外置毫米波雷达和集中式处理架构,这种方法带来了很大的好处。

Part 1、为什么会出现集中式处理雷达系统?

传统上,雷达系统采用边缘处理方式进行数据处理,需要在雷达传感器附近安装处理器和计算单元,这增加了系统的复杂性和成本。由于雷达会产生大量的数据(高达数TB),过去的处理方式是在本地进行数据处理。而集中式处理雷达系统将雷达数据进行收集并传输到中央处理器,进行更高效和协调的处理,提高整体性能和功能。集中式雷达处理系统带来的优势非常明显,主要体现在以下几个方面:

●  数据整合与分析:集中处理系统可以整合来自多个雷达传感器的数据,实现信息的全面集成和准确分析。这样,在中央计算系统中,可以利用高算力芯片提供更为精准、全面的环境感知。

● 实时决策: 中央处理单元能够迅速处理来自多个传感器的数据,实时生成环境识别结果和决策信息,围绕全局性考虑,可以提高雷达的反应速度。

● 资源共享和优化: 集中式处理允许更好地管理计算和存储资源,实现资源的共享和优化,提高系统的整体性能,同时也节省了能源和硬件成本。

● 网络传输减少: 集中式处理减少了传感器与处理单元之间的数据传输量,从而减小了对网络带宽和延迟的需求,这种优化提高了系统的稳定性和响应速度。

● 灵活性和可扩展性:集中式处理架构具有高度的灵活性和可扩展性。系统可以根据需求灵活增加或替换传感器,并进行相应的系统调整和配置。这种灵活性使得系统更容易适应不同驾驶场景和需求。

具有集中处理的雷达系统代表了高计算能力系统下的一种新方法,当然,实现这种架构,需要能够处理这种类型的数据传输的高效连接技术。

Part 2、数据传输的基础:A-PHY标准的重要性

在当前汽车领域的高级驾驶辅助系统ADAS)、自动驾驶系统(ADS)和车内信息娱乐系统(IVI)中,A-PHY技术扮演着重要的角色。A-PHY是一种标准化的高速传输技术,它不仅具备高带宽、低延迟和可靠性等特点,还为整个汽车行业提供了一种统一的解决方案。其标准化特性使得不同厂商和设备之间能够实现互操作性,从而推动了整个行业的发展和创新。MIPI联盟制定的MIPI A-PHY标准是汽车领域的一项重大革新,具备卓越的电磁兼容性(EMC)、超高带宽,简化了汽车架构,同时保障了端到端的安全性。这项标准不仅满足了汽车行业对高带宽、低延迟和可靠性的需求,还推动了行业内的创新发展。

事实上,A-PHY正在彻底改变传感器之间的连接方式。在过去,使用专有桥接技术或组件连接不同的系统、设备或接口时,常常受到各种标准和限制的制约,导致了功能受限和兼容性问题的存在。而MIPI A-PHY的标准化协议消除了这些问题,使得传感器之间的连接更加灵活和通用,实现了数据传输和通信功能的扩展。MIPI A-PHY还带来了额外的好处,可以直接在传感器内部集成A-PHY,无需额外的桥接设备,彻底消除了桥接解决方案的需求。这种创新性的集成方法不仅简化了系统的设计和实现过程,也为未来的汽车技术发展提供了更为可靠和高效的解决方案。

Part 3、毫米波雷达技术趋势和未来发展   

● 系统层面中心化处理原始雷达数据的优势

硬件/软件分离技术赋予了系统设计更大的灵活性,它使得在不更改硬件的前提下实现软件的更新或升级成为可能,为维护和扩展提供了更为便捷的途径。而PoDL技术采用单根电缆或线路传输电源和数据,简化了雷达传感器的布线,极大减少了多根电缆和多个连接器的需求。此外,通过集中式处理原始雷达数据,可实现更为紧凑的雷达系统设计,使其物理尺寸更小,更适合安装在空间有限的车辆或设备中,实现雷达系统的紧凑集成。

通过采用集中式处理方法、结合硬件/软件分离和PoDL等技术,系统设计变得更为简化,组件数量减少,同时生产和维护流程也得到了优化,从而降低了雷达系统的总成本。这种创新的雷达系统设计方法实现了一种“Raw Data + Power”架构。其中,原始数据指的是各种传感器(包括摄像头、雷达、激光雷达等)获取的未经处理或转换的数字或模拟数据,其中包含了汽车周围环境的信息,如道路、障碍物、交通标志等。

● 降本:雷达技术的简化趋势

电源部分则涵盖了为传感器、控制单元、执行器和其他电子设备提供电能的系统,确保这些设备能够正常运行。将原始数据和电源结合起来,形成了一种创新架构,支持汽车感知、控制功能的实现。在简化雷达系统的同时,升级到集中式处理雷达系统时,仍然可以继续使用现有的UTP(非屏蔽双绞线)线束进行数据传输,无需更换整个线束系统,从而节省了成本和工作量。这一创新设计方法为现有系统的升级提供了便利,同时为未来的技术发展奠定了坚实基础。

● Valens解决连接挑战的技术和特点

面对连接挑战,Valens凭借符合A-PHY标准的芯片组,提供高速、可靠和安全的数据传输解决方案,满足了汽车行业对于高带宽、低延迟和稳定性的需求。其独特的创新能力和技术优势使得Valens在驾驶辅助技术领域占据领先地位。

Valens的技术能力和特点提高了连接性能并简化了连接方案,满足不同应用场景的需求,为解决连接挑战提供了关键支持。例如,在处理高带宽原始数据和传输高速数据时,需要多个MMIC(微波集成电路)和增加中频带宽的支持。同时,快速SPI作为一种外设设备通信的接口技术,能够实现动态调制信号和快速启动,为数据传输提供高效保障。

Valens还通过单根电缆和连接器为设备提供电源,实现了综合能力的全面应用。这种高带宽数据处理、快速通信接口和电缆供电的协同作用,显著提高了连接性能和简化了连接方案,满足了多样化应用场景的需求。

Valens将MIPI A-PHY技术融入其雷达系统中,使12部MMIC雷达的原始数据能够高效传输到中央处理单元进行分析和处理。这种技术为汽车安全系统和自动驾驶等领域提供了广泛适用的数据,如目标检测、跟踪和决策。通过采用MIPI A-PHY连接技术,Valens开发了面向集中式处理的精简雷达设计,将雷达的原始数据传输至集中式电控单元(ECU),实现高效数据传输。同时,利用快速SPI进行雷达管理,进一步提高了系统的整体性能和功能。这一综合方法不仅提高了数据处理效率,还为系统的高效运作和创新功能提供了强大支持。

Part 4、真实案例

这不仅仅停留在理论层面。很多公司正在开发具有集中处理功能的软件定义雷达。一个例子来自智能雷达系统(SRS),这是一家韩国公司,该公司正在开发具有MIPI A-PHY连接的集中处理雷达,将原始数据从雷达的MMIC传输到中央ECU。雷达使用A-PHY提供的快速SPI控制接口,该项目是专门为一家汽车OEM设计的。

另一个例子来自离家较近的地方——Intron旗下的一家中国公司G-Pulse。G-Pulse基于A-PHY,利用Valens的VA7000芯片组系列,创建了一种具有集中处理功能的4D毫米波雷达。这种软件定义的雷达能够通过UTP线缆运行,成本低、能耗低、效率高。

小结

随着自动驾驶进入新的阶段,需采用各种创新的办法解决毫米波雷达系统的成本和复杂性问题,将数据传输到中央计算平台进行集中分析和处理,可以实现雷达数据更高效和协调的处理,显著提升雷达系统的整体性能和功能,真正实现多传感器的有效融合处理。

据最新报道,Valens和英特尔代工服务部门(IFS, Intel Foundry Services)宣布了一项重要合作。双方将利用英特尔先进的制造工艺生产符合MIPI A-PHY标准的芯片组,以满足市场对于创新连接解决方案的需求。这一合作进一步加强了Valens和英特尔之间的战略合作关系,并且为推动汽车行业的芯片模块架构发挥了重要作用。

Valens和英特尔的合作将进一步推动集中式雷达系统的研发和应用。借助英特尔先进的制造工艺,生产符合MIPI A-PHY标准的芯片组,将为集中式雷达系统的发展提供关键支持。这不仅将提高每个传感器的性能,还有望降低成本,推动集中式雷达系统在自动辅助驾驶技术中的广泛应用。

随着集中式雷达系统的进一步发展,未来智能汽车行业将迎来更加安全和智能化的驾驶体验。Valens和英特尔的合作为实现自动驾驶技术的商业化应用奠定了坚实基础,并有望为智能交通的发展做出积极贡献。我们期待看到这一合作在未来的汽车行业中取得更多突破和成果。

Valens符合MIPI A-PHY标准的芯片的应用将为汽车行业创新赋能,引领新一代集中式雷达的发展,Valens的技术能力和优势正在助力行业提高连接性能,简化连接方案,并满足多样化应用场景的紧迫需求。

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电子产业图谱

笔者 朱玉龙,一名汽车行业的工程师,2008年入行,做的是让人看不透的新能源汽车行业。我学的是测试和电路,从汽车电子硬件开始起步,现在在做子系统和产品方面的工作。汽车产业虽然已经被人视为夕阳产业,不过我相信未来衣食住行中的行,汽车仍是实现个人自由的不二工具,愿在汽车电子电气的工程方面耕耘和努力,更愿与同行和感兴趣的朋友分享见解。