Oculiiとは長い間お付き合いさせていただいておりますので、今日はOculii 4Dレーダーについてシェアさせていただきます
1 つ目は、2021 年 4 月 15 日の Aoku 4D 高精細画像レーダーのイノベーションと応用レポートです。
レポートエントリ: https://apposcmf8kb5033.pc.xiaoe-tech.com/live_pc/l_606f1355e4b0d4eb038fabc9 =
もう 1 つは、今年の蘇州ミリ波カンファレンスでの Aoku による共有です。
特別な注釈と声明: それは阮光ではない この記事の記録と説明は 2 つの報告書からのものであり、どちらも Qie 氏が主張するレベルです。
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本文は次のとおりです。
どちらのレポートも Qi Jianjun 氏が作成したもので、Qie 氏が担当します。Qie 氏について簡単に紹介します (導入部分は蘇州ミリ波会議の紹介からです)。
Qie Jianjun 氏は、自動車、インターネット、モバイル通信、公安業界で 30 年以上の経験があります。彼は、Motorola、AutoNavi、公安省で上級管理職を歴任しました。2017年にCMO兼アジア太平洋地域担当社長としてOculiiに入社し、中国で初めて4Dイメージングミリ波レーダーを推進した。多くの OEM 向けの量産プレインストール プロジェクトの指定を促進し、最終的に同社は Ambarella による買収に成功しました。2021 年に Ambarella に入社して以来、中国市場チームを率い、Ambarella のスマート ドライビング チップ ソリューションを中国市場に根付かせ、開発することに尽力しています。Qie Jianjun 氏は、吉林大学で無線通信の学士号を取得し、ハルビン工業大学でモバイルおよびネットワーク通信の修士号を取得しています。
レポート 1:
Qie氏によるレポートです。記事の冒頭では、高精度地図のバックグラウンドについて説明し、Xiaomi を例に挙げて Xiaomi との協力についても言及しました。携帯電話の需要と同様に、主要コンポーネントは業界にとって緊急のニーズとなっており、決定的な「変曲点テクノロジー」となる可能性があります。
4Dコーナーレーダーは非常に小型化できるため、消費電力は約2Wです。
このレポートは、業界の現状、仮想開口イメージング技術、Aoku の最新 4D 製品、L3/L4 およびその他の分野でのアプリケーションの4 つの部分に分かれています。
Qie 氏は、特定の OEM がすでに 4D レーダーを固定点ベースで使用していると述べました。
Qie 氏はセンサーの特性から始め、センサーに対するマスク氏の当時の見解について次のように述べました。
どうやらマスク氏は、視力は優れているが、レーダーは問題を引き起こす傾向があると信じているようです。
高さを測定できず、角度分解能が低く、物体や静止物体を横切る従来のレーダーの影響を受けません。
4Dレーダーの技術的ルート:
Aoku のハードウェアは他社と同様で、上記の角度レーダーにはTI の 1843が使用されており、そのアルゴリズムと独自のアンテナ設計により、優れた性能と低材料コストを実現しています。
Waymo は実際に 6 つの 4D レーダーを設置し、高い依存関係を形成しています (waymo は 4 つのカスケード方式を採用し、アルゴリズムの観点からレーダーを最適化するために Aoku と連絡を取りました)。
SAICのZF 4Dレーダーは4つのカスケードTI2243 + FPGAを採用し、検出範囲は300mです
コンチネンタル 540
ファーウェイ: 4 カスケード ソリューション
上記から、消費電力。
Arbe の特殊チップ: (送信 48 受信 48) アンテナの数が多く、ノイズが比較的大きいです。
モービルアイ：
次に Qie 氏は、Aoku のテクノロジースタックについて次のように説明しました。
通常のレーダー技術スタックはすべてこのようにアンテナを追加しています (航空機のミリ波はほぼ最も重要な感知デバイスであり、100 発のショットと白い収穫を達成できます)
Aoku がアルゴリズムを使用する方法は、波形が異なる (AM、PM、FM、3 つすべてが変調され、適応型である) と主張し、解像度を 100 倍高めることができます。前のフレームと次のフレームは閉ループと相関を生成します。 , 環境の変化により異なります。次に、情報を復調して抽出します。ソフトウェアはアンテナの 20 倍、さらには 100 倍も仮想化します。
上の写真からわかるように、Raptor でも独自のアルゴリズムが使用されており、3 回送信して 4 回受信します。
消費電力は非常に低く、4 カスケードはレーザーのレベル (0.1 度、視野が非常に広く、FPGA は使用されない) に達することさえあります。
製品比較：
4 つのコーナー レーダー + 1 つの前方レーダー (ロボタクシー シーン)
高速シーン：
高さ情報を持つすべての静止物体が検出できることがわかります。レーザーを追加してセンサー グループを形成することもできます。
マーキングレーザー: (Velodyne の 16 ラインと比較)
コンピューティング能力要件が低い場合は、SoC 上で直接実行できます。
高速シナリオでは、ミリ波への依存度が高くなります。コストが高い場合はより良好な知覚を得るために設置できますが、コストが低い場合はミリ波画像レーダーのみを設置できます。
次に、業界では難しいアイスクリームコーンや三角コーンなどの小さなターゲットの駐車シーンについて説明します。
屋内シーンでは、マルチパスは非常に深刻であり、困難でもありますが、Amazon への影響は次のとおりです。
点群の構築:
位置決めは10cmの精度を達成できます。レーダーSLAM、とても斬新です。
無人物流車 - SLAM マッピング、測位、ナビゲーション (長城汽車のプロジェクト)、右は処理された地図で、左右に 15 cm スイングします。
複雑な交差点：Qie氏はビジョンとの連携を強調
ビジョンとの融合：
チーム紹介: (コンチネンタルの元 CEO もいます)
協力会社：
共有後の質疑応答では、Qie 氏が個別の質問に必ず音声で答えてくれましたが、ここではいくつかの部分を抜粋して整理します。
1. どのようなチップが使用されていますか?
TI の 1843、2243 などは、Infineon や NXP と同様にすべて使用されており、特定のチップに依存しません。
2. 耐干渉性能と振動に対する保証はどのようなものですか?
変調には主に 3 種類があり、それぞれのチャープが異なり、レーダーが異なり、干渉の可能性が低く、関連するアルゴリズムが実行されており、それを保証するために振動と衝撃がテストされています。
3. SAR イメージングは使用されましたか?
使用しませんでした。リアルタイム (蓄積が必要)や動き補償がないなど、車両には特定の制限があります。
4. マルチパス干渉を解決するにはどうすればよいですか? ターゲット分類をどのように行うか?
位相変調は比較的マルチパスの問題を引き起こしますが、解決するための関連特許とアルゴリズムがあり、より多くのレーダー ポイントを持っていますが、より良い結果を得るために (深層) 学習を行う必要もあります。
5. IMU とカメラを統合するにはどうすればよいですか?
業界では多大な努力が払われており、ポストフュージョンが業界の主流となっていますが、レーダー点群は数多く存在するため、プレフュージョンを試すこともできます。通常使用する前にブレンドしてください。
6. 自動駐車は行われていますか?
コーナーレーダーには大きな期待があり、Zongmu Technology はすでに関連プロジェクトを行っています。
7. 4D の寸法はどれくらいですか?
xyz+速度または複数の角度+速度
8. Aoku の仮想アパーチャ アレイ技術により、角度分解能が大幅に向上します。しかしながら、一般的な開口拡大技術は、一般的に物理的な開口を増加させます。聞きたいのですが、Aoku は時間やドップラーを犠牲にして仮想配列要素を構築したのでしょうか、それとも事前情報を使用したのでしょうか?
犠牲は何もなく、動的にインテリジェントです。
9. Waymo の協力、環境認識、適応変換、波形と反射強度の分析によると、点群には 36000 個の点があります。
10. 信頼性検証の増加はありますか?
従来のミリ波にいくつかのインジケーターが追加されました。
11. 4D ポイントとレーザーの関係は何ですか?
レーザーの交換ではなく、4コーナーレーダー+前方+レーザー。構造を変えることなくアレンジが容易で、噛み合わせの問題も深刻ではありません。ワイヤハーネスの数が少ない場合は一定の関係があります (交換可能) が、ワイヤ数が多い場合は依然として補完する必要があります。超音波は価格が安いですが、技術的には代替可能です。
12. 価格は?
コストは通常のミリ波チップであり、BOM価格も安い。ソフトウェア別途計算
13. リフレッシュレート?
10〜20Hz調整可能、ニーズに応じて調整できます。（スポーツカープロジェクト受託）
14. レイテンシーについてはどうですか?
標準的な通常のレーダーと同様に、追加の遅延が犠牲になることはありません。
15. 帯域幅とは何ですか?
76~77,500M; 77~79 1Gも利用可能; 問題は1G以内で解決可能、
16. 公開されているデータセットはありますか?
今は何もありません。
17. Arbe や Senstech と比較した利点は何ですか?
上で述べたように、完全な仮想絞りとアルゴリズムの強化は効果的でコスト効率が高くなります。
18. 対向車に対する複数のレーダーからの干渉はありますか?
特別にテストされたため、レーダーは互いに干渉せず、各チャープの信号は異なり、2 つのレーダーは互いに同じではありません。コンチネンタルやボッシュなどの他社製レーダーの場合、基本的に影響はなく、同様の勾配の場合にのみ強い影響が発生しますが、車両と道路の調整においてもテストされており、干渉しません。
19. 時間を蓄積せずに仮想絞りの 20 ～ 100 倍を達成するにはどうすればよいですか?
ユニークな機能は位相変調であり、これも各チャープで異なる位相であり、復調中に関連情報を抽出できます。その特許を参照してください、主に水平と垂直で行われ、個別にリリースされたものは異なります水平と垂直で10回、4つのカスケードで100回に達する可能性があります。
20. 例として、ハヤブサのフレームあたりのポイント数はどれくらいですか?
フレームあたり 2000 ポイント、実際、元のポイント クラウドは 100,000 ですが、これは DSP や FPGA 処理を行わずに 1 台の TI 1843 を使用することで達成できます。
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レポート2：蘇州ミリ波カンファレンス
トピック: 4D 画像レーダーが AI 時代に突入——Ambarella Semiconductor Technology (Shanghai) Co., Ltd.
まず、Qie 氏は Ambarella について簡単に説明しました。
アンバレラはビデオチップ会社としてスタートした半導体チップ会社で、2015年にVSLAMなどを買収した。
CV3 チップ: 高い演算能力を備えたドメイン コントロール チップ
（補足：1チップで自動運転システム構築可能？Ambarella CV3シリーズチップ、最初のサンプルバッチは2022年上半期に発売予定）
次に話すのは 4D レーダーです: (センサー技術を極限まで「絞る」ことができますか)
最初に、雨、雪、霧の中での光の強弱、距離測定と速度測定という古典的な問題について話しました。および視覚 + レーダー事故 (x ペン車、x テスラなど)
理由分析: 主に 2 種類の視覚の古典的な欠陥と従来のレーダーの問題。
主なことは、以前のレポートで仮想絞りテクノロジー PPT について説明することです。
適応波形 (前回のレポートと同じ) には、いくつかの新しい追加のみが続きます。
地下室の高さの表示:
暴風雨の天候：300～400m先まで見えます
2 つの個別の角度カウンターテスト: 最大 0.6 度
元の点群レベルの事前融合を行うことができ、Ambarella と Aoku には補完的な利点があります。
概要: このレポートでは、主に 4D レーダーの利点と技術スタック、主流の実装方法、さまざまなメーカーの現在のソリューション、現在の業界における製品のステータスについて説明します。現在の4Dレーダーは、量産車両や地図構築・測位などの分野にも進出していることが分かり、非常に将来性があると言えます！