01
随着L2+/L2++的装配率逐步提升，行车时NOA功能开启使用的频率也越来越高。随之而来的是，由于驾驶人过度依赖辅助驾驶系统而分心驾驶带来的事故也屡见报道。尤其是在恶劣天气、夜间、施工路段、封堵路段，由于视觉感知和普通3D毫米波前雷达识别的短板，事故发生概率更高。
这背后，是智能辅助驾驶系统在感知传感器方案上选用了纯视觉或者普通3D毫米波雷达作为前向识别的主要方案。在目前的技术能力上，纯视觉感知存在测距、测速精度差，夜间及恶劣天气识别能力下降等短板；而普通3D毫米波雷达由于没有高度维分辨能力，也存在对道路上的三角警示牌、封堵路段的水马、护栏等识别不充分的短板。
4D毫米波成像雷达相较于3D雷达有着更高点云密度，并在距离、速度、水平角之外加入了俯仰角维度信息，同时采用AI等高级算法进行数据处理（森思泰克定制），带来了4D毫米波成像雷达全天候的环境适应能力、水平+俯仰高分辨探测能力等技术特点，有效地补齐了纯视觉感知和普通3D毫米波雷达的短板，可以适应更多的复杂路况，给智能辅助驾驶过程带来更安全的体验。
场景一：前前车场景，前车切出，低速/静止的前前车提前识别。
4D毫米波成像雷达高度维的探测和分辨能力，可有效地给出高置信度的前前车目标，帮助系统提前做出判断，提升安全性。
场景二：水马/护栏封路、三角警示牌、轮胎等通用障碍物挡路的场景。
4D毫米波成像雷达高度维的探测和分辨能力，可有效给出封路水马/护栏、三角警示牌、轮胎等障碍物的目标和可行驶区域（free-space），帮助系统提前进行减速或绕障。
场景三：弱势道路交通参与者（Vulnerable Road Users，VRU）探测能力。
4D毫米波成像雷达由于天线合成增益的提升以及方位角分辨能力的提高，可有效提升对行人的探测距离，尤其是金属护栏旁的行人的探测。
场景四：行人鬼探头。
利用4D毫米波成像雷达的探测能力、角度分辨率等优势，通过微多普勒算法可在行人走出遮挡区域前对目标进行更有效地检测识别。
02
森思泰克在4D毫米波成像雷达领域处在领先地位。在2022年就率先为国内众多主流智能电动汽车品牌提供了6T8R和12T16R方案的量产配套。
近两年，森思泰克基于上一代4D雷达的经验积累，并结合AI技术对点云进行处理的深入研究成果，研发了“8T8R+波导天线+高性能定制处理器+AI算法方案”的新一代4D毫米波成像雷达（型号STA77-7）。通过定制AI加速核，使得目标检测与跟踪准确率得到提高、误检漏检概率降低；提升了环境刻画能力和小障碍物探测精度；提高了目标分类准确度和噪声滤除能力，产品性能对标上一代4片级联12T16R方案。同时该方案通过单芯片实现8T8R，较过去6T8R的级联4D雷达方案，缩小了尺寸，降低了成本。
森思泰克在STA77-7方案的基础上，通过2片级联，还开发了更高性能的16T16R方案（型号STA77-10），该方案输出4096+的点云数，最远测距350米。通过AI算法叠加，STA77-10方案能提供更稳定和清晰的车道边界；在隧道&昏暗处等光线较差的环境里视觉传感器失效时可以正常提供辅助驾驶。随着L3智能驾驶时代的逐步到来，STA77-10通过在集成目标分类、道路边缘分类、稳定free-space输出等方面的性能优势，可以支持L3级自动驾驶的环境感知。
为促进行业的交流与发展，艾邦建有汽车毫米波雷达产业交流群，奥迪、奔驰、宝马、丰田、海拉、博世、维宁尔、大陆、安波福、法雷奥、电装、华为、德赛西威、均胜电子、华域、宝理、丰田合成、Zanini、四维尔、麦格纳、敏实、伟巴斯特、SABIC、科思创、巴斯夫等产业链上下游的朋友入群探讨，共谋进步。长按下面二维码申请加入。
