1、毫米波雷达

毫米波传感技术的工作频段在30-300GHz。在小波长的毫米波雷达可实现亚毫米范围的精度，并可以轻松穿透塑料、干式墙、衣服等材料，并且不受雨、雾、灰尘和雪等环境条件的影响。

用于汽车应用的毫米波雷达在76-81GHz频段内运行。较短的波长为支持ADAS和自动驾驶应用提供了所需的分辨率。毫米波雷达在汽车应用中的其他一些优点包括：

1）能够穿透塑料、干式墙和衣服等材料

2）紧凑的波束形成，角度精度为1°

3）使用标准的光束转向技术可轻松聚焦和操控

4）巨大的带宽可以轻松地区分两个附近的物体

制造可在毫米波频率下工作的微型组件的成本很高，使其仅限于军事和航空航天领域的应用。但半导体和单片微波集成电路（MMIC）技术的改进大大降低了开发成本。半导体技术越来越多地用作BiCMOS和RFCMOS工艺的硅锗（SiGe）衬底，从而实现了毫米波和数字信号处理（DSP）组件的集成，推动了低成本雷达芯片组的开发。微机电系统（MEMS）和波束控制技术的进步使微型77GHz雷达的价格降到了合理区间，足以满足汽车应用的需求。

毫米波雷达的生态系统由德州仪器（TI），三菱电机，意法半导体（ST Microelectronics）和英飞凌等现有领导者所主导。新兴的初创公司也进入了竞争。这些初创公司正在开发先进的毫米波雷达，具有优于传统传感器的性能优势。北京行易道，Astyx，Lunewave和Steradian Semi等公司是开发毫米波雷达技术的初创公司的代表。

2、雷达摄像头集成

ADAS系统在检测到行人时，通常需要0.5秒启动自动制动系统，而驾驶员则需要1.6秒。但是，即使存在AEB，时速50kmph的车辆在完全停下来之前仍会继续前进7米。

弗劳恩霍夫研究所（Fraunhofer Institute）与InnoSenT、Silicon Radar、Jabil Optics Germany、AVL、John Deere一起致力于开发集成的雷达摄像头模块。该集成式摄像头雷达模块的核心是其集成的信号处理能力。所有信号处理直接在模块内进行，系统有选择地过滤来自雷达和摄像头的数据。过滤掉无关的信息，并应用传感器融合技术将雷达和摄像头的数据结合在一起，然后通过神经网络对数据进行评估，确定对真实交通的影响。然后，模块直接将反应指令发送到车辆，节省了关键时间。

预计这种新的传感器集成方法的反应时间将小于10毫秒，比当前的检测系统快50倍，比普通人类驾驶员快160倍。

另一种方法是通过计算有效的网络结构来提高检测能力。图像传感器在光线不足或恶劣的天气条件下会产生高噪声，该新方法通过在网络层中融合摄像头数据和投影稀疏雷达数据来增强2D对象检测。一种新的采用计算技术的CameraRadarFusion Net（CRF-Net）可自动了解传感器数据的融合对于有效的检测较有利的级别。

3、认知雷达

软件控制的雷达正在使自适应的新传感策略成为可能，并且能够从过去的传感经验中学习。这些智能雷达传感器可以彻底改变自动驾驶车辆的感知能力。近年来，半导体和射频技术取得了很大的发展。雷达的关键功能，如信号混合、滤波和调频等，可以通过软件代码有效地控制，且对硬件的依赖性较小。

软件控制的雷达模块是汽车应用的一个很有前途的技术趋势。它们可以形成在带宽、测量时间和信道分配方面具有高度适应性的系统。认知雷达正试图解决涉及近距和远距的高精度估算的检测问题，以及涉及多个高速飞行目标的相对速度。这些雷达传感器旨在提高传感器的空间分辨率，从而能够可靠地检测和区分以相同距离和相同速度运动的物体。

认知雷达以一种自适应的方式扫描环境，它使用来自以前的测量值和其他传感器或地图数据库的反馈，来较佳地照亮场景。为了进一步改善认知过程，发射器和接收器信道的较优自适应选择问题仍在研究中。该技术预计在需要一定预见能力的场景下会特别适用，比如自动驾驶系统。

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