射频微波PCB设计基础

周末有幸坐了朋友的电车，朋友说他的电车可以智驾，当时我不以为然，智驾不就那么回事嘛。智能巡航控制、车道保持辅助、交通拥堵辅助这些，朋友给我演示了一下，他的汽车完全可以按照导航自动驾驶，变道、插队；无需人工干预！车与车之间的差距怎么那么大！朋友的车完全达到了L3的级别。自动驾驶的级别划分：L0级别（人工驾驶）：驾驶员执行全部的驾驶任务，没有自动化功能辅助。 L1级别（辅助驾驶）：在适用的设计范围下，驾驶自动化系统可持续执行横向或纵向的车辆运动控制的某一子任务（不同时进行），驾驶员负责执行其他的动态驾驶任务。 L2级别（部分驾驶自动化）：在适用的设计范围下，驾驶自动化系统可持续执行横向或纵向的车辆运动控制任务（不同时进行），驾驶员进行周边监控并监督驾驶自动化系统。 L3级别（有条件自动驾驶）：在适用的设计范围下，自动驾驶系统可持续地执行全部动态驾驶任务，但需要驾驶员在系统请求时接管。 L4级别（高度自动驾驶）：在特定的设计运行条件（Operational Design Domain, ODD）下，自动驾驶系统能够完全独立地执行所有的动态驾驶任务，无需驾驶员的任何干预。 L5级别（完全自动驾驶）：自动驾驶系统在任何可行驶条件下持续地执行全部动态驾驶任务并自动执行最小风险策略，无需人类驾驶员的干预。国内的车企大部分目前停留在L2阶段，也就是智能巡航控制、车道保持辅助、交通拥堵辅助、自动泊车等，包括雷布斯的小米SU7. L2级别智能驾驶对汽车雷达的要求主要涉及以下几个方面： 传感器配置：L2级别自动驾驶车辆通常集成了多种传感器，包括雷达和摄像头，以监测周围环境并执行相应操作。常见的技术方案包括1R1V(3R1V)方案、5R1V(5R5V)方案和1R8V方案，其中R代表毫米波雷达，V代表摄像头。 雷达类型和数量：L2级别车辆可能配备有前向毫米波雷达，用于自适应巡航控制（ACC）等功能。一些车型可能还会增加角雷达，以实现高速公路部分速域辅助驾驶（HWA）。功能实现：L2级别智能驾驶技术通常以ACC为基础，增加车道保持辅助、车道居中保持等辅助驾驶技术，构成L2智能驾驶技术。ACC辅助驾驶技术主要由速度测速雷达、雷达支架和相关线束构成。 算力需求：L2级别自动驾驶的算力需求相对较低，大约为2 TOPS，这使得芯片能够同时处理来自传感器的基本数据流，实现实时控制。L2级别的汽车雷达：24GHz频段：这个频段的雷达一般被安装在车辆的侧方和后方，用于盲点检测、辅助停车系统等功能。 77GHz频段：77GHz毫米波雷达主要用在车的正前方，用于对中远距离物体的探测。 在实际应用中，L2级别自动驾驶车辆通常配备3个24GHz和1个77GHz毫米波雷达。这些雷达共同工作，为车辆提供周围环境的感知能力，以实现自适应巡航控制（ACC）、前碰撞预警（FCW）、自动紧急制动（AEB）等L2级别自动驾驶功能。 L3级别L3级自动驾驶样车车身周围布置了2枚长距毫米波雷达和4枚中距毫米波雷达，可实现车身360°环境感知范围覆盖。 L3级别毫米波雷达通过CAN信号与自动驾驶控制器进行交互，将其感知结果输入下一级规划控制模块。 L2级别自动驾驶的算力需求相对较低，大约为2 TOPS。L3级别自动驾驶中，除了中长距雷达，激光雷达必不可少。所以L3级别自动驾驶的算力需求显著增加，需要24 TOPS的算力，以实时处理来自多个传感器（如摄像头、雷达和激光雷达）的信息，确保安全驾驶。什么是激光雷达？激光雷达（LiDAR，Light Detection and Ranging）是一种利用激光光束进行距离测量和目标识别的技术。它通过发射激光脉冲并接收反射回来的光来测量物体与传感器之间的距离，进而构建出目标物体的精确三维模型。 激光雷达系统包括一个激光发射器，一个接收器（通常是光电探测器），和一个计时器。激光发射器发射激光脉冲，当这些脉冲击中目标物体时，部分光线会被反射回来，被接收器捕获。通过测量光脉冲往返的时间，可以计算出目标物体的距离。很多自动驾驶路段，大家可以看到一些相关路测车辆顶部配备的激光雷达部件。 激光雷达（LiDAR）和毫米波雷达（mmWave Radar）在自动驾驶中的应用有着明显的区别，主要体现在精度和分辨率 激光雷达的测量精度非常高，通常可以达到亚厘米级别，能够提供高分辨率的三维点云数据，检测小尺寸和低反射率的物体。毫米波雷达的测量精度相对较低，一般在几厘米到几十厘米之间，分辨率相对较低，无法提供像激光雷达那样的详细三维点云数据，但对于较大尺寸和高反射率的物体有更好的感知能力。自动驾驶技术，作为人工智能领域的重要应用之一，正逐步走进我们的生活，成为未来交通出行的重要发展方向，它不仅是算力的发展，也是硬件设备的发展。 来源：射频通信链