什么是4D成像毫米波雷达?车载毫米波雷达数据处理方式研究对比!

在下述的内容中，小编将会对毫米波雷达" target="_blank">毫米波雷达的相关消息予以报道，如果毫米波雷达是您想要了解的焦点之一，不妨和小编共同阅读这篇文章哦。

一、4D成像毫米波雷达

毫米波雷达因其全天候工作的优秀表现，已经成为汽车辅助驾驶系统的核心传感器之一，根据高工研究报告，预计前向毫米波雷达至2025年在L2级以上车辆的搭载率有望突破50%。同厘米波导引头相比，毫米波导引头具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点。与红外、激光、电视等光学导引头相比，毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强，具有全天候(大雨天除外)全天时的特点。另外，毫米波导引头的抗干扰、反隐身能力也优于其他微波导引头 。毫米波雷达能分辨识别很小的目标，而且能同时识别多个目标;具有成像能力，体积小、机动性和隐蔽性好，在战场上生存能力强。

不过传统毫米波雷达的角分表率过低，对目标检测不灵敏的特性，让其无法在L4级及以上的自动驾驶中继续担当主角。为解决技术瓶颈，4D成像毫米波雷达应运而生，其同时兼顾了传统毫米波雷达全天候工作和激光雷达精准扫描的特性，获得了包括大陆、博世、华为等一众Tier 1的认可并投入研发，4D成像毫米波雷达也借此东风正式崛起，据行业预测，至2023年，4D成像毫米波雷达的搭载量或突破100万颗。

针对目前自动驾驶感知系统不同技术路线的现存优缺点，4D成像毫米波雷达被寄予厚望。只是，在业内人士看来，4D成像毫米波雷达还处于起步阶段，目前只能替代低线束激光雷达，未来若要实现对分辨率更高的激光雷达的替代，解决自动驾驶成本高、量产难的问题，毫米波雷达仍需继续突破技术瓶颈。

据了解，毫米波雷达的分辨率取决于天线数量、处理性能以及接收面积，因此，拥有一款合适的芯片方案成为了4D成像毫米波雷达发展的关键。

二、车载毫米波雷达数据处理方式研究对比

目前的车载毫米波雷达对于探测到的回波数据直接使用平面探测数据，或者进行毫米波数据探测计算，根据车辆运动的特征情况，形成毫米波雷达报警信号，目前报警信号分为两种：

一种为阈值报警，当达到一定的距离时，信号进行报警，此种报警方式较为简单，同时存在误报及预测不足的可能性。

另一种为系统内部计算的校验，毫米波雷达内部存有芯片，当收到多目标的扫描信号后，对信号进行分析，分析出自主的影响较大的主目标信号，排除杂绕信号，再将主副信号进行速度及距离的联合计算，形成低级别的报警及信号预测。

基于点迹进行报警处理，数据处理相对较为简单，主要步骤为对信号处理产生的原始点迹数据先进行单点报警处理， 对满足单点报警的目标点迹进行滑窗统计，当满足滑窗规则 n/m(m 为滑窗最大门限，n 为报警点迹数量)时形成雷达报警。

由于数据处理相对简单，所以雷达报警响应更快。若信号处理产生点迹质量不高，则需进行较多虚警处理，以提高雷达报警准确率。在虚警处理时需要更多考虑目标的运动特征。

分析数据之间的关联性，及目标数据在滑窗期间的变化规律。此种数据处理方式主要应用在级别较低的驾驶辅助系统，对盲区内目标数量不做具体要求，当目标处于盲区满足报警规则即可形成雷达报警。

最后，小编诚心感谢大家的阅读。你们的每一次阅读，对小编来说都是莫大的鼓励和鼓舞。希望大家对毫米波雷达已经具备了初步的认识，最后的最后，祝大家有个精彩的一天。