(SeaPRwire) – BOSTON, Nov. 17, 2023 — Radar hat sich in den letzten zwei Jahrzehnten zu einer der bedeutendsten Ergänzungen in Fahrzeugen entwickelt. Es bietet Luxus-Fahrerassistenzsysteme (ADAS) wie adaptiven Tempomat (ACC) sowie lebensrettende Sicherheitsfunktionen wie automatische Notbremsung und Totwinkel-Assistent. Es hat sich von einer teuren Zusatzausstattung in den teuersten Fahrzeugen zu einer fast omnipräsenten Komponente in allen Preissegmenten entwickelt.
IDTechExs Forschung in „zeigt, dass im Durchschnitt 70% der im Jahr 2022 ausgelieferten Neufahrzeuge über einen Frontradar verfügten, während 30% Seitenradare hatten. Allerdings müssen Radarsysteme, um die Anforderungen solch fortgeschrittener ADAS-Systeme und erstmals auf den Markt kommender Stufe-3-autonomer Systeme zu erfüllen, ihre Leistungsfähigkeit steigern. Daher kommen jetzt die ersten Generationen sogenannter „4D-Bildgebungs“-Radare auf den Markt und werden in Fahrzeuge integriert. Im Folgenden erklärt IDTechEx, was ein 4D-Bildgebungsradar ist, warum es benötigt wird und welche neuen Technologien dabei zum Einsatz kommen.
Was ist ein 4D-Bildgebungsradar?
Ein 4D-Radar ist nicht automatisch ein Bildgebungsradar. Die beiden Begriffe werden manchmal als austauschbar wahrgenommen; allerdings hält IDTechEx es für wichtig, zwischen ihnen zu unterscheiden. Bisher waren die meisten Radarsysteme auf 3 Dimensionen beschränkt – Azimut (horizontaler Winkel), Entfernung und Geschwindigkeit. Ein 4D-Radar bedeutet einfach die Hinzunahme einer gewissen Auflösungsfähigkeit in der Höhenrichtung.
Ein klassisches Beispiel, das den Bedarf für diese vierte Dimension verdeutlicht, ist das Szenario, ein geparktes Fahrzeug am Eingang eines Tunnels zu erkennen. Ein 3D-Radar würde das gleiche Ergebnis liefern, egal ob ein Fahrzeug vorhanden ist oder nicht. Normalerweise geht das Fahrzeug davon aus, dass die große Reflexion der Tunnel ist und das ACC-System würde weiterfahren. Dies ist akzeptabel, wenn ein Mensch am Steuer sitzt und das ACC-System gegebenenfalls überstimmen kann, aber es wird zum Problem für Fahrzeuge ab Stufe 3, die in der realen Welt seit einigen Jahren verfügbar sind.
Theoretisch sollte ein 4D-Radar dieses Problem überwinden können. Die zusätzliche vertikale Auflösung bedeutet, dass das Radar das stehende Fahrzeug auf Bodenhöhe vom Tunnel einige Meter darüber trennen können sollte. Wenn die vertikale Auflösung allerdings so schlecht ist, dass Tunnel und Fahrzeug immer noch im selben „Pixel“ vorhanden sind, hat sich die Situation nicht verbessert. Hier kommt der Unterschied zwischen 4D-Radar und 4D-Bildgebungsradar ins Spiel. Das Bildgebungsradar sollte eine ausreichende Winkelauflösung besitzen, um Tunnel und Fahrzeug selbst aus großen Entfernungen zu unterscheiden. Tatsächlich ist IDTechEx der Ansicht, dass ein Bildgebungsradar eine Auflösung besitzen sollte, um viel kleinere Hindernisse aus großen Entfernungen wie eine Person auf der Straße bei 100m zu unterscheiden. Aber welche Auflösung wird dafür benötigt?
Eine Auflösung von 1° und darüber hinaus erreichen
Radar hat eine natürliche physikalische Grenze bei seiner Auflösungsleistung, das Rayleigh-Kriterium, das proportional zur inversen Frequenz multipliziert mit der Aperturgröße ist (1/ƒ∂). Kurz gesagt, ein normales Automobilradar mit 77GHz und einer Antennenarray-Breite von 10cm sollte eine Auflösung von 2,8° erreichen. Zum Vergleich: Das menschliche Auge kann etwa 0,005-0,01° auflösen, genug um einen 1cm großen Gegenstand bei 100m zu sehen. Um die Radarauflösung zu verbessern, könnte die Betriebsfrequenz erhöht werden – schließlich nutzt der Mensch sichtbares Licht im Bereich von Hunderten Terahertz. Allerdings ist die Radarfrequenz aufgrund von Vorschriften nicht so einfach zu ändern.
Die nächste Option ist, die Aperturgröße zu erhöhen. Dies ist technisch möglich, birgt aber praktische Herausforderungen. Um von 2,8° auf 1° zu kommen, müsste die Apertur von 10cm auf 28cm anwachsen. Um diese Auflösung sowohl im Azimut als auch in der Höhe zu erreichen, wäre das Radar nun 28cm x 28cm groß – was die Integration in den Frontstoßfänger erschweren würde. Es könnte Probleme mit dem Luftstrom zum Kühler verursachen, schwieriger zu schützen sein und den Design-Teams der Hersteller Kopfzerbrechen bereiten. IDTechEx hat gesehen, dass Radargeräte größer werden – Beispiele sind Continentals ARS540, Boschs FR5+ und Arbes Phoenix, die alle 10cm übersteigen, aber das Größte, der Phoenix, ist mit 12,7cm x 14,3cm immer noch relativ kompakt.
Ein weiteres Problem beim Bau eines sehr großen Radars besteht darin, es mit Kanälen zu füllen. Ein 28cm x 28cm Radar ohne unterstützende Halbleitertechnologie zu bauen, wäre wie eine 10.000$-DSLR-Linse zu bauen und sie mit einem 1-Megapixel-Handykamerasensor von 2001 zu paaren. Hier sind die virtuellen Kanäle analog zu den Pixeln, also die Anzahl der Sende- (Tx) und Empfangskanäle (Rx) eines Radars. Früher hatte ein 3D-Radar vielleicht einen Sende- und drei Empfangskanäle (1Tx/3Rx). Ein grundlegendes 4D-Radar würde wahrscheinlich einen Radar-Transceiver mit 3Tx/4Rx-Anordnung verwenden, während einige führende Radare vier dieser Chips kombinieren, um 12Tx/16Rx und 192 virtuelle Kanäle zu erreichen. Arbe hat einen Chipsatz entwickelt, der auf 48Tx/48Rx in einem einzigen Radar skaliert und 2.304 virtuelle Kanäle bietet. Dies hilft Arbe, eine Auflösung von 1° im Azimut und 1,7° in der Höhe zu erreichen.
Eine Möglichkeit, die Herausforderungen beim Bau eines sehr großen Radars zu umgehen, besteht darin, es auf irgendeine Weise zu verteilen. IDTechEx hat einige Ansätze dafür gesehen. Ein Ansatz von Zendar besteht darin, zwei Radargeräte mit niedrigerer Leistung an gegenüberliegenden Enden des Stoßfängers zu verwenden, die zusammenarbeiten. Nun hat sich die Aperturgröße effektiv von weniger als 10cm auf etwa 1,5-2m erhöht. Entsprechend ist die Auflösung dieser beiden zusammenarbeitenden Radargeräte knapp über 0,1°. Ein anderer Ansatz, den IDTechEx gesehen hat, besteht darin, separate Antennenmodule für jeden Kanal (bei einem 3Tx/4Rx-Radar) über den Stoßfänger zu verteilen. Dies ist der Entwicklungsweg, den Plastic Omnium und Greener Wave erforschen.
Software ist auch ein wichtiger Aspekt dieser Diskussion, und fast alle hier erwähnten Unternehmen werden wahrscheinlich eine Art Superauflösungs-Software einsetzen, um ihre Leistung zu verbessern. Um zur Kamera-Analogie zurückzukehren: Moderne DSLR-Kameras kommen mit leistungsstarken Prozessoren, die das Beste aus einem Bild herausholen können, während Handykameras durch jahrelange Softwareentwicklung die schärfsten, natürlichsten Ergebnisse liefern. Bei Radar gibt es einige Beispiele für Start-ups, die beeindruckende Algorithmen für die Verbesserung der Radarauflösung ohne physische Änderungen entwickelt haben. Zadar Labs nutzt Technologien wie maschinelles Lernen, KI und codierte Sendesignale zur Leistungssteigerung. Spartan hingegen nutzt einen Algorithmus, der auf Forschung für Kampfflugzeuge wie F-18 und F-35 zurückgeht. Superauflösungs-Software kann die Winkelauflösung um den Faktor 4 verbessern, also eine Standardauflösung von 2,8° auf 0,5-1° und darunter senken, wenn bereits einige der anderen hier diskutierten Techniken angewendet werden.
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