随着消费者对复杂安全功能需求的持续增长，全球新车碰撞测试（NCAP）路线图不断发展进步。这些功能以前被保留为高端车辆的高级功能。自动紧急制动（AEB）就是一

随着消费者对复杂安全功能需求的持续增长，全球新车碰撞测试（NCAP）路线图不断发展进步。这些功能以前被保留为高端车辆的高级功能。自动紧急制动（AEB）就是一个很好的例子。由于一些政府机构的强制性法规，AEB以前是豪华车辆的专属产品，现已成为汽车制造商的一项必备功能，以追求推出大众市场车型的五星级安全评价。

同时，AEB技术本身也在不断发展，以满足严格的安全性和可靠性标准以及消费者的期望。随着高精度汽车雷达传感器的不断进步，AEB目标检测能力日益增强，提高对行人、骑车人、宠物等复杂城市环境的灵敏性，而以前AEB只能检测出前方制动车辆和其他大型无遮掩目标。

图1：前视雷达更高的灵敏度提升了性能，并改进了带前碰撞警告（FCW）功能的自动紧急制动（AEB）

如今，自动驾驶技术（如AEB）的大部分开发活动都集中在L1和L2级车辆自动化上。但汽车厂商将目光投向了L3汽车，L2+已成为前进道路上的关键踏脚石。

与L2相比，L2+在安全性和舒适性方面有了长足进步，具备高级功能，如高速公路自动驾驶辅助，通过提供L3风格的功能和驾驶员体验，有效收窄了与L3的差距，同时还需要驾驶员的关注和监督，符合L2的要求。原则上，L2+车辆可以在高速公路等特定情况下完全自行驾驶，但不允许驾驶员完全松开方向盘，并且保证随时能够接管车辆控制。

L2+将很好地服务主机厂和消费者，与此同时世界各国及监管机构开始调整和修订其立法，为L3自动驾驶车辆铺平道路，L3车辆比L2/L2+需要更少的驾驶员互动及干预。与L3推出相关的许多争论将集中在车辆事故中的责任划分问题上，在这些事故中，驾驶员完全将监控功能交给了车辆。

同时，成本效率仍然是汽车厂商和一级供应商最关心的问题。由于雷达支持的功能（如AEB）将从被动警告功能过渡到主动安全功能，因此需要以磁性价位和主流商业规模实现这些功能，同时满足日益增长的车辆安全要求。最终，车企希望在成本竞争激烈的市场中为客户提供更高质量的体验和更好的感知能力。

在第三方技术供应商层面，RFCMOS工艺技术的持续创新将提供额外的成本效益。向RFCMOS技术的转移允许更小的工艺节点，也就意味着更高的集成度，生产具有更小空间面积的收发器模块，且在极低的功耗下优化了成本。这对于在汽车周围配置小型传感器非常重要。

传统的雷达收发机是用分立的专用集成电路（Rx、Tx、VCO等）制造的，RFCMOS工艺使雷达收发机发展成为完全集成的收发机芯片。基于RFCMOS的收发器芯片的批量生产最终将有助于加速先进的AEB技术进入主机厂中级/入门级车队中。

汽车雷达处理器（MCUs）亦同步进化，向更深的亚微米工艺节点发展，并集成了更多的处理能力、专用的信号处理加速器、更高级别的安全性和功能安全特性（满足ASIL-D级别）。收发机和处理器层的这些综合技术优势允许开发更小、更节能的模块，从而进一步降低总体成本。

ASIL是ISO 26262定义的一种风险分类方案，随着越来越多的电子设备集成到车辆中，实现系统对车辆高度控制，符合ASIL分类范围已成为更为常见的要求。

虽然新车碰撞测试（NCAP）没有强制要求某种特定的传感器技术来达到安全要求，但由于毫米波雷达在所有天气条件下工作时的物理特性，能够进行非常精确的距离和多普勒测量，因此在AEB中被大量采用，而其他技术（如摄像头或激光雷达）则不是这样。如今，毫米波雷达系统可以感应到大尺寸的横截面（车辆和大型物体），车辆会自动刹车。但是行人的横截面图却大不相同，需要车载MCU和雷达收发机提供精确的分辨率、灵敏度和性能水准。

24GHz向77GHz的工业转型将大大提高基于高精度雷达的行人/骑车人检测所需的分辨率。77GHz雷达解决方案在76GHz到81GHz的频带内工作，这使得雷达传感器的距离分辨率和目标探测能力提高到大约5cm的横截面。这一变化意味着距离分辨率可能提高25倍，决定了物体需要相距多远才能被区分为明显分离的物体。这一增长意味着在紧簇相邻目标之间具有更好的检测和跟踪能力。

图2：从停车时对附近物体的探测到高速行驶时的高分辨率成像，雷达持续进化，如今能提供更大的可见度

识别多个目标（如车辆和行人）的能力对基于两个目标类别的已知运动模式和属性的高阶自动化决策至关重要。随着77GHz的性能提升，典型的前向雷达应用（如AEB）得到了极大的改进，雷达的射程也比24GHz时要远得多。

在人口稠密的城市环境中需要更广阔的视野，这使得AEB面临的挑战更加复杂。车辆传感器需要检测到远处的行人和骑车人，以及从已停车辆后面和其他能见度障碍物突然进入车辆视野的行人。

在可预见的未来，雷达传感器仍将是AEB等车辆安全应用的既定或最佳的车辆传感器选择，以实现下一代更安全、更智能汽车所需的经济性、可靠性和功能性。尽管视觉传感器对于大多数物体识别和分类必不可少，但存在缺陷，这些缺陷会限制其在弱光、刺眼的光线和恶劣天气条件下的有效性。但雷达传感器不受这些缺陷的困扰，还能提供高精度的车辆到物体的距离和速度测距功能，而视觉传感器无法做到这些。

毫米波雷达是公认的最强大的竞争传感器技术，使其成为满足新车碰撞测试(NCAP)要求且设计风险和/或开发阻力最小的候选者。毫米波雷达几乎在任何类型的环境条件下（从强光到雾到雨再到黑暗）都能非常可靠地运行，这在竞争性传感器技术如视觉或激光雷达(针对AEB和其他ADAS应用)中无与伦比。

然而，单纯基于雷达技术的AEB系统会带来一些麻烦。有些时候系统可能会在驾驶场景中踩下刹车，即使车辆前方没有实际障碍物。这些误报通常是由雷达视野中的错误反射或重影引起的。由于运行中的谐波不同，雷达很容易检测到重影，这取决于许多因素，尤其是车辆与物体之间的距离。

通过结合显著改进的雷达处理器与具有多个发射和接收通道的RFCMOS雷达收发器的智能啁啾信号及RF性能不断提高，解决了这一麻烦。在很大程度上，可以使用微调的处理算法将其轻松抵消，从而实现纯检测，几乎没有误报。更快的采样率也有助于消除误报，为自动化决策提供更大的总体数据集。在这种情况下，车载雷达传感器可以判断物体在多个帧中看起来是否一致，并据此做出制动决定。经过大大改进的雷达MCU具有加速处理能力，可以支持大量数据的并行处理，从而提高雷达系统的整体性能。

随着汽车雷达技术的进步，车辆传感器的配置也可能会随之演变。系统设计人员已经在探索利用雷达精确绘制车辆周围整体环境，以提高整体场景感知能力。成像雷达的出现将进一步加速这一趋势，通过将多个收发器级联在一起，提供更准确描述周围环境的能力，从而在角度分辨率和目标分离方面取得显著进步；这同时增加了高度传感这一新维度，这是雷达传感器实现自动驾驶的一个非常重要的功能。反过来，这些举措将推动角雷达传感器的增长和最终普及。

为进一步提高AEB应用的检测和分辨率，主机厂还评估了雷达和摄像头传感器的结合使用，实现对被遮挡或阻塞目标的检测。这些传感器技术的融合可以为自动化的循环决策提供令人信服的选项。如果传感器对所看到的判断相左，则最终的决策树将最大程度地减少误报，同时显著提高整体感知能力。

在MCU数据处理层，这些趋势要求第三方技术供应商为主机厂和Tier1提供可扩展的平台，并提供MIPS性能和内存余量以适应其雄心勃勃的雷达技术计划。硬件加速、每瓦性能属性和代码可移植性以及根据用例需求扩展性能的机会，仍然是处理层的关键因素，并利用不会中断既定工作流或引入冗余研发路径的开发环境。

收发器级别功能的持续集成至关重要。理想的模块是在一块硅片上集成信号生成、放大、接收、混合、调节及数字化功能。这将有助于为主流车队开发基于雷达的综合安全系统，从而为商业市场提供服务，同时为标准装备铺平道路。部分提供商（比如NXP）已经通过RFCMOS工艺实现了这种收发器模块的集成。

从同一供应商处采购收发器和MCU有许多优势，他们在这两个领域都有成熟的经验，对器件集成有深刻的见解。最重要的是，主机厂和Tier1需要绝对的保证他们从第三方技术供应商那里采购的器件，从系统设计到配套材料，都是从头开始设计且符合严格的汽车安全标准。这就需要一个强大的、值得信赖的知识库，涵盖整个方法论，以鉴定功能安全的设备，同时满足下一代网络安全要求。

汽车测试网-创办于2008年，报道汽车测试技术与产品、趋势、动态等 联系邮箱 marketing#auto-testing.net (把#改成@)