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为什么会提出雷达系统这个话题？每年，全球约有130万人死于交通事故，而在交通事故中受重伤人的更是多达几百万。雷达技术在高级辅助驾驶系统（ADAS）的应用至关重要，能够有效避免交通事故的发生并挽救生命。
全球各地出台了多项新规，并制定了地区性新车评估计划（NCAP）评级标准，推动了雷达的加速普及。例如，许多地区已颁布了相关法规或五星安全评级标准，强制要求车辆部署自动紧急制动、盲点检测及易受伤害道路使用者的检测等功能。
ADAS和自动驾驶的级别
汽车工程师协会（SAE）定义了自动驾驶的6个级别，其中L0是无自动化，而ADAS正在逐步演变为驾驶员辅助、部分自动化、有条件自动驾驶，最终发展为全自动驾驶的L5级汽车。这些正在推动着ADAS的普及并逐步提高自动化程度。
L2到L3的飞跃
L3自动驾驶汽车的事故责任主要由汽车厂商而非驾驶员承担。汽车厂商在努力解决满足L3等级的设计复杂性问题，而同时，人们的注意力已经转向过渡性等级，并推进了它的发展进程。在传感器技术方面，从L2到L3存在显著差异。L2+的功能与L3类似，供驾驶员作为备份选择，减少了额外的冗余需求。
从L2+级向自动驾驶转变的市场预测（2021-2030）
知名市场研究与战略咨询公司Yole Development的最新报告表明，随着L0-L2汽车的销量开始下降，L2+汽车的销量可能会稳步增长，到2030年市场份额将达到近50%。L2+还允许OEM逐步推出先进的安全和舒适功能，为传感器技术的成熟留出更多时间。在此期间，驾驶员继续担任辅助角色，同时OEM可以优化功能和成本之间的平衡，并逐步推出L3“轻型”汽车。
传感器技术——没有单一的解决方案
实现ADAS和自动驾驶的主要传感器技术有三种：雷达、摄像头和激光雷达（LiDAR，即光探测和测距）。每种技术都有其独特的优势和劣势，总而言之，目前还没有主流的传感器技术解决方案。
雷达和摄像头在很大程度上相辅相成，由于两者发展较成熟且性价比较高，现已广泛部署在L1和L2汽车上。例如，雷达在测速和测距方面表现非常出色，但却无法捕捉色彩信息。传统雷达的角分辨率比摄像头和激光雷达低很多。相比之下，摄像头适用于图案和色彩检测，但受环境影响较大。例如，摄像头在强光、夜晚、雾霾和雨雪等恶劣环境下效果较差。另一方面，雷达几乎不受恶劣天气情况的影响，能够在强光、黑暗的条件下可靠地工作。
激光雷达的主要优势在于其超精密的水平和垂直角分辨率，以及其精细的距离分辨率。因此，它适用于高分辨率3D环境测绘，能够精准地探测自由空间、边界和定位。然而，它与摄像头都容易受到恶劣天气或路况的影响。对于L2+和L3级别的主流乘用车来说，高昂的成本才是拦路虎。在这方面，4D成像雷达与传统雷达相比分辨率更高，一经问世便惊艳了整个世界。在成本允许的前提下，4D成像雷达、激光雷达和摄像头形成互为冗余备份和补充的系统。
成像雷达的发展
早期，雷达技术主要用于探测其他车辆。从本质上说，这些都是测量速度和距离的2D传感器。然而，当今先进的雷达技术基本上都是4D传感器。除了测量速度和距离，4D传感器还能够测量水平和垂直角度。这一功能使车辆能够看到汽车，更重要的是，还可以看到行人、自行车和较小的物体。
成像雷达可以区分汽车、行人和其他物体
对于低端车（L2+），重点是在车辆周围设置360度的屏障（业内流行语是“角雷达”）。顾名思义，至少有四个，但通常有六七个高分辨率雷达传感器节点，因为侧面可能安装额外的“填隙”雷达。在光线昏暗的条件下，城市自动驾驶仪可以看到一个孩子正站在两辆停放不动的汽车之间。对于高端车（L4及以上），车辆可以看到更小的物体并采用更高的分辨率，成像雷达可以对车辆周围进行全面的环境感知，能够在前后较远范围内检测危险物并采取措施规避危险。检测距离未来能达到300米甚至更远。高速公路自动驾驶仪能够检测到卡车后方高速驶来的摩托车，并对此做出反应。
成像雷达的未来
推动成像雷达技术发展的关键技术要素是从24GHz迁移到77GHz，如砷化镓（GaAs）或锗硅（SiG）技术向标准的纯RF CMOS工艺迁移。其他发展包括从低通道数到高通道数的高级MIMO配置，从基础处理到使用专用加速器和DSP内核的高性能处理，以及先进的雷达信号处理技术。
恩智浦运用这些技术研发了S32R45雷达处理器，该处理器与TEF82xx RF-CMOS雷达收发器配合使用，搭载一定数量的天线，能够提供点云成像。这为OEM发展4D成像雷达功能提供了高性价比的解决方案，优化了L2+的汽车产业结构。除此之外，还有一些必不可少的外设，如安全电源管理和车载网络组件。所有这些共同构成了雷达节点，恩智浦的定位是覆盖整个系统。
