當(dāng)雷達(dá)探測到一個(gè)目標(biāo)物體卻報(bào)告存在多個(gè)相同目標(biāo)時(shí)，該如何判斷哪個(gè)才是真實(shí)目標(biāo)？這一雷達(dá)信號模糊問題長期困擾著自動駕駛系統(tǒng)，而解決方案在于通過密集采樣從源頭消除虛假信號。

虛假目標(biāo)問題

當(dāng)雷達(dá)傳感器探測到一個(gè)目標(biāo)，卻在其視野范圍內(nèi)報(bào)告多個(gè)功率水平相近的目標(biāo)時(shí)，就會出現(xiàn)雷達(dá)信號模糊。想象一下，在雷達(dá)前方放置一個(gè)物體，系統(tǒng)可能不僅會顯示一個(gè)清晰的目標(biāo)，還會顯示多個(gè)相同的虛假目標(biāo)以及較弱的虛影。此時(shí)，雷達(dá)根本無法分辨哪個(gè)目標(biāo)才是真實(shí)的。

這種傳感器可靠性下降會引發(fā)兩類問題：多普勒模糊以及方位角和俯仰角模糊。多普勒模糊會影響對移動目標(biāo)的速度測量，但可通過多次測量解決問題（不過會增加100-150毫秒的延遲）。而方位角和俯仰角模糊則會影響角度方向，這對自動駕駛系統(tǒng)而言是無法解決的難題。

安全影響問題

當(dāng)無法確信雷達(dá)顯示的是真實(shí)障礙物還是虛影時(shí)，自動駕駛的安全基礎(chǔ)便會崩塌。方位角和俯仰角模糊會為所有物體生成虛幻目標(biāo)，但安全故障的表現(xiàn)形式各有不同。對于靜止物體，核心問題在于區(qū)分相關(guān)障礙物與無關(guān)背景：

目標(biāo)混淆：當(dāng)路面上的備胎和附近的圍欄都顯示為分散的虛假目標(biāo)時(shí)，系統(tǒng)將無法判斷哪個(gè)才是真正的道路危險(xiǎn)。

隧道盲區(qū)：墻壁、天花板和停放的車輛都會產(chǎn)生虛假目標(biāo)，導(dǎo)致系統(tǒng)無法區(qū)分隧道結(jié)構(gòu)與實(shí)際阻擋路徑的障礙物。

交通模糊：車道上靜止的車輛和路邊護(hù)欄都會產(chǎn)生多個(gè)虛假信號，雷達(dá)無法確定哪些目標(biāo)代表阻擋車道的危險(xiǎn)。

對于移動物體，虛假目標(biāo)則會帶來不同的計(jì)算挑戰(zhàn)：一輛真實(shí)車輛會顯示為多個(gè)分散在不同位置的相同目標(biāo)。系統(tǒng)必須同時(shí)追蹤所有這些虛假目標(biāo)的軌跡，并使用復(fù)雜算法確定哪條路徑可行——這不僅增加了危險(xiǎn)延遲，還消耗了大量處理能力。

根本原因在于采樣不足

雷達(dá)信號模糊源于一個(gè)基本原理：奈奎斯特采樣定理。就像用幀率過低的攝像機(jī)拍攝旋轉(zhuǎn)的螺旋槳會使其看起來反向旋轉(zhuǎn)一樣，天線通道稀疏分布的雷達(dá)也無法準(zhǔn)確確定入射信號的方向。

增加采樣密度可以解決問題，但這需要巨大的處理能力和能耗——傳統(tǒng)車載系統(tǒng)難以在成本可控的前提下滿足這些要求。這構(gòu)成了經(jīng)典的工程權(quán)衡：采用大量天線通道（性能優(yōu)良但成本高昂）與采用較少通道（成本低廉但存在信號模糊）之間的矛盾。

行業(yè)解決方案與Arbe的技術(shù)突破

在認(rèn)識到導(dǎo)致信號模糊的雷達(dá)采樣限制后，汽車行業(yè)探索了多種方法，但均未找到“萬能解決方案”。傳統(tǒng)方法主要圍繞信號模糊問題展開，包括基于人工智能的濾波技術(shù)、采用攝像頭和激光雷達(dá)等替代傳感器技術(shù)，或僅接受以基本車載雷達(dá)（主要針對移動目標(biāo)設(shè)計(jì)）實(shí)現(xiàn)有限功能。

Arbe通過兩項(xiàng)關(guān)鍵創(chuàng)新直接解決了奈奎斯特采樣定理的根本問題：通過大幅提高天線通道密度實(shí)現(xiàn)了消除信號模糊所需的密集采樣，同時(shí)設(shè)計(jì)了能夠處理海量數(shù)據(jù)的處理器架構(gòu)。

Arbe的高清雷達(dá)技術(shù)采用48個(gè)發(fā)射通道和48個(gè)接收通道——遠(yuǎn)超傳統(tǒng)雷達(dá)配置——提供了確定信號到達(dá)方向所需的密集空間采樣。這種高通道數(shù)直接消除了稀疏天線陣列面臨的信號模糊問題，但也帶來了巨大的處理挑戰(zhàn)：每秒30GB的原始射頻數(shù)據(jù)會壓垮傳統(tǒng)雷達(dá)處理器。我們的定制芯片組架構(gòu)通過將數(shù)據(jù)壓縮為100MB的點(diǎn)云輸出解決了這一問題，實(shí)現(xiàn)了每幀數(shù)千個(gè)虛擬通道和數(shù)萬個(gè)檢測點(diǎn)，且不會產(chǎn)生影響安全關(guān)鍵應(yīng)用的延遲。

行業(yè)解決雷達(dá)信號模糊的方法對比

未來發(fā)展方向

實(shí)現(xiàn)L3級自動駕駛的關(guān)鍵在于解決信號模糊問題。Arbe通過大幅提高天線通道密度，同時(shí)設(shè)計(jì)能夠處理海量數(shù)據(jù)的處理架構(gòu)，直接消除了導(dǎo)致信號模糊的根本采樣限制，為自動駕駛提供了可靠的感知基礎(chǔ)。

審核編輯 黃宇