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jason
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 自動駕駛技術

從安全出發 自動駕駛車輛駛向未來
EET Taiwan 2017年10月5日

對於一般消費大眾來說,「自動駕駛車輛」或許仍是個距離遙遠的未來產品,但積極想在衰退中的PC市場以及成長趨緩的手機市場之外尋找新「藍海」的電子與半導體廠商,已經將之視為絕對不可錯過的商機…

從大約5年前開始,因為包括Google、Tesla以及各大車廠陸續投入技術研發,讓全世界都注意到所謂的「自動駕駛車輛」,也讓它成為討論熱度居高不下的話題;或許對於一般消費大眾來說,那仍是個距離有點遙遠的未來產品,但積極想在已經衰退的PC市場以及成長趨緩的手機市場之外尋找新「藍海」的電子與半導體廠商,已經將之視為絕對不可錯過的商機。

這是一個不能與傳統「汽車電子」市場畫上等號的新世界,自動駕駛技術──包括實現Level 3、4、5以上全自動駕駛車輛之前不斷精進的先進駕駛輔助系統(ADAS)──顛覆了整個汽車產業生態鏈,讓車廠與一階(Tier 1)汽車零組件供應商之間的夥伴關係發生改變,新技術加入所催生的新聯盟,隨時有可能出現取代舊有的聯盟;儘管市場局勢變得有些渾沌不明,但同時也意味著原本保守、封閉的汽車產業,有了許多讓「新手」發揮的空間。

如市場研究機構Linley Group的資深分析師Mike Demler所言:「汽車產業在歷史上就一直是個龐大的生態系統網路,有多個不同層級的供應商,沒有單一家公司能提供所有東西;」而儘管現階段大多數車廠的自動駕駛車輛開發還在起步階段,甚至仍在評估技術的過程,目前我們在市面上已經能看到至少十種來自不同的陣營的ADAS/自動駕駛車輛平台。

那麼自動駕駛車輛究竟何時實現?對於這個總被一再問起的題目,恩智浦半導體(NXP)汽車微控制器暨處理器事業部亞太市場總監易生海的回答是,Level 4/5全自動化駕駛的車輛,不只有複雜的技術,所牽涉的層面也更廣泛(包含交通法規、通訊基礎建設…等等),關鍵或許不在於它是否會實現、何時實現、如何實現,而是在於一般消費者能多快、甚至是否願意採用,因此目前看來Level 2+/3自動駕駛車輛是最現實可行;但他也強調,無論如何,確保「安全(safe & secure)的移動」是最重要的前提。

確保安全移動,設計工具扮演要角

確實,ADAS/自動駕駛技術的終極目標,就是以電子技術協助駕駛人排除任何行車盲點與人為操作失誤的可能性,甚至直接用機器駕駛取代人類,期望能實現「零事故」的交通安全;而這些為了讓乘客安全移動的解決方案,在設計時所需要遵循的安全標準,也會比其他任何電子系統更高,ISO 26262車用電子/電機系統功能安全性標準也就是為了此一目的而誕生。

針對3.5噸以下載客車輛所訂定的ISO 26262,涵蓋了車輛從設計、生產、營運、維修到最後報廢回收的整個「安全生命週期」(safety lifecycle),能有效提升車輛系統安全功能的可靠度,是受到全國際車廠與一階汽車零組件高度重視的標準,車用半導體廠商以及EDA工具供應商也已將ISO 26262導入晶片產品或設計解決方案之中,以符合車廠的要求;這個標準對於開發ADAS/自動駕駛車輛至關重要。

ISO 26262以A、B、C、D 四個由高至低的車用安全完整性等級(automotive safety integrity levels,ASIL)評估各類系統的功能安全程度,等級越高代表其單點故障率(single points of failure)越低,如ASIL D就是小於1%;對於運用在ADAS或未來自動駕駛車輛的晶片與系統,因為與人身安全密切相關,勢必得通過ASIL D認證才能符合車廠要求,而在車用產品概念生成與設計階段不可缺少的EDA工具軟體將扮演關鍵角色。

在此一趨勢下,IC產業界前三大EDA供應商Synopsys、Cadence Design Systems以及Mentor (現已隸屬於Siemens集團),這兩年的市場策略也是以前景看好的汽車市場為焦點,提供各種相關設計/測試/驗證工具套件以及IP,與除了強調能協助IC/系統設計客戶達到汽車應用所需的功能性安全標準,也能帶來縮短產品開發時程、降低成本的效益。

各大EDA供應商搶攻汽車市場版圖

Synopsys甫於今年4月份在台灣舉辦了一場以汽車為主題的技術論壇,由董事長暨共同執行長Aart de Geus親自坐鎮,充分展現對此市場的重視程度;當時de Geus表示,汽車已經逐漸成為各種子系統(subsystem)的集合,對於想進入該市場的「新手」來說會有很多需要學習的地方,而就算是最有經驗的車用晶片設計工程師也得克服艱難挑戰。

此時EDA工具就是能協助工程師們的關鍵「武器」;要確保複雜的SoC 設計滿足車用標準的嚴格要求,需要從IP、矽晶片的製造測試的整個流程都將功能安全性納入考量。Synopsys強調自家的優勢是從車用晶片設計所需的各種IP、IC設計驗證/測試工具,都能符合ISO 26262標準的安全需求;還有在車用軟體部份,亦可提供早期發現易受惡意程式或駭客攻擊之弱點、確保連網汽車安全性的軟體測試平台。

車用技術在Cadence於8月下旬在台灣舉行的2017年度CDN Live技術大會上亦是焦點,該公司今年特別在會中舉行了一場專家座談會,由該公司全球副總裁石豐瑜以及新技術事業群全球副總裁Raja Tabet,邀請來自晶圓代工龍頭台積電(TSMC)、車用半導體大廠瑞薩(Renesas)、台灣記憶體控制器IC群聯(Phison)等產業界夥伴的代表,從不同面向探討汽車IC的設計挑戰。

Tabet表示,Cadence關注汽車這個「新興」應用領域的原因,除了看好該市場的高成長性,也認為ADAS/自動駕駛車輛的發展與該公司的技術能力、投資目標一致,因此期望能掌握與該領域廠商一同創新的機會;他指出,全新的汽車產業生態系統正在成形,在傳統汽車廠商、Tier 1與汽車零組件供應商,還加入了IC廠商、IT業者,以及IP與EDA工具供應商,大家需要緊密共同合作,才能克服複雜的新一代創新車用技術設計挑戰、確保設計成果符合車用品質與安全性需求,並期望能在2025年之後讓自動駕駛車輛順利上路。

針對準備設計車用晶片的客戶,Cadence除了擁有包括ARM、台積電等大廠的生態系統夥伴可提供有力支援,也陸續與多家ADAS開發商,以及歐洲、日本車廠建立研發合作關係,將生態系統範圍進一步擴大,並以內部跨部門的技術團隊協助客戶克服進入汽車市場的障礙。此外Cadence具備的優勢在於擁有業經設計實證、符合車用性能與可靠度需求的Tensilica處理器核心,以及符合ISO 26262標準的驗證、簽核(sign-off)工具,可因應來自車廠的嚴苛要求。

在去年11月被德國大廠Siemens收購、併入其產品生命週期管理(PLM)軟體部門的Mentor,受到新東家青睞的原因之一,也是著眼於來自汽車市場的高度需求;繼合併Mentor之後,Siemens PLM在9月初又宣佈收購荷蘭模擬軟體業者Tass International,期望藉由後者在全球汽車產業累積了25年經驗的技術經驗再添助力。

模擬技術是ADAS/自動駕駛車輛設計不可或缺

針對Tass的收購案,Siemens PLM Software的發言人指出:Tass的模擬軟體以及工程、測試服務,將能讓強化車用領域技術的實力;該公司打算將Tass軟體與Mentor的EDA解決方案結合,提供更完整的ADAS與自動駕駛車輛設計驗證工具。此外該公司也表示,藉由合併Tass,能將產品觸角擴展至法規驗證程序(homologation,也就是驗證車輛符合政府主管機關標準與規格的程序)、協同運輸(cooperative mobility)、碰撞測試、輪胎測試、車輛硬體迴路模擬(hardware-in-the-loop),以及整合性車輛安全(integrated vehicle safety)等等領域。

模擬技術在開發ADAS/自動駕駛車輛方面扮演的角色重要性日益顯著,隨著所謂的「智慧汽車」系統複雜性不斷升高,開發者也因為駕駛責任由人類轉移至汽車系統而背負更大的責任風險,一套高性能、高整合度的模擬軟體解決方案成為關鍵工具;這種模擬軟體能以全電腦方式在虛擬世界裡執行自動駕駛車輛的軟硬體整合運作測試,讓開發者能在將演算法佈署於實體測試車輛的很早之前就能進行微調。

美國新創車用視覺/自動駕駛技術顧問機構VSI Labs最近在一場於美國舉行的小型媒體聚會上,邀請到Tass International的業務經理Jeff Blackburn現身說法;他表示,就像是虛擬實境遊戲,一套以實際物理學為基礎的模擬軟體對於早期測試演算法的數學模型不可或缺,在虛擬世界裡可以改變的不只有感測器特性參數,還可以模擬各種道路狀況,例如雪地、不清晰的路標等等:「或許不能達到最完美的測試,但這樣的工具能讓開發者測試無數種駕駛情境,並結合不同的參數。」這些都是在現實世界無法做到的。

Mentor執行長Walden Rhines在8月底於台灣舉行的該公司年度技術論壇上表示,今日包括汽車、航空器在內的各種系統,在機械結構之外還有許多電子內容,傳統的設計方法已經無法因應各種技術挑戰以及安全性需求;Siemens PLM Software在大約15年前就計劃打造一套將設計流程虛擬化的工具平台,藉由製作所謂的「數位雙胞胎」(digital twin),以提升複雜系統的設計效率,同時降低設計風險。Siemens對Mentor的收購就是此策略的一部分,而軟體工具勢必在汽車相關元件與系統的設計上扮演更吃重的角色。

技術融合帶來測試挑戰

而如同傳統手機過渡到智慧型手機的變革,汽車產業在邁向連網汽車與自動駕駛的過程中,為傳統以機械為主的交通工具帶來諸多新技術,特別是確保駕駛安全的感測器以及射頻(RF)與無線通訊等技術不斷融合於車輛中,從而提高了車載電子系統的複雜度,同時也為測試工程師帶來嚴峻的挑戰。

國家儀器(NI)亞太區市場經理久保法晴(Michiharu Kubo)指出,隨著各種創新技術導入汽車產業,業界在開發智慧連網與自動駕駛系統時面對著更多技術融合、車輛更新迅速以及降低測試成本等挑戰。

根據市場研究機構ABI Research的調查報告,車載資訊娛樂系統(IVI)的出貨量正逐年提高,預計在2015~2020年間將以31%的CAGR成長,而同期間的平均銷售價則將持續降低(11%)。同樣的,ADAS也正?經市場出貨增加而價格降低的趨勢。這表示,汽車產業正為製造商帶來大量的機會,同時也因為系統價格降低而使其面對如何在驗證與測試更多I/O與無線標準時降低成本的挑戰。

另一方面,因應V2X (V2V、V2I與V2P…)等車輛連網程度日益提高,包括AM/FM Radio、TPMS、GNSS、Wi-Fi/藍牙與LTE等各種無線與通訊標準以及音視訊等I/O等訊號都必須加進車內,加上ADAS導入雷達、光達、超音波與攝影機等各種技術融合,使得測試與驗證的複雜度越來越高。此外,技術的進展也導致車輛更頻繁地更新與改款,例如空中下載(OTA)技術加速了汽車創新以及軟體速度,為測試工程師帶來縮短產品上市時間的壓力。

為此,測試工程師需要一款彈性化的測試平台,能夠實現包括感測、融合與V2X等測試,並可在FPGA上執行高性能模型與演算法,從而滿足ADAS等自動駕駛系統快速變化的測試需求。NI提供整合式的PXI平台策略,較市場上現有僅能測ECU或射頻的單一測試儀器,更有助於為工程師縮短測試與除錯的時間。

久保法晴指出,目前主要的車用測試平台最佳實務典範(best practice)——包括桌面演算法測試(desktop algorithm testing),以及車載測試與調諧(in-vehicle test & tuning),都必須針對感測器I/O (包括擷取雷達訊號的RF收發器、CAN通訊介面與攝影機Serdes等)、高速資料匯流排(透過CPU或FPGA將來自感測器I/O的訊號同步傳送至儲存媒體)以及RAID磁區(可選擇單一硬碟或高速RAID磁區儲存大量資料)等三項核心元素進行測試。

特別是感測器以及感測器融合是推動業界邁向自動駕駛道路的重要趨勢之一。久保法晴說:「因為更多的感測器能夠讓駕駛人清楚掌握車輛周遭環境的情況。例如,在ADAS中的雷達有助於決定物體的位置,而攝影機則能告訴駕駛人這個物體是什麼。因此,當這兩種感測器融合並同步傳送至電子控制模組(ECU)時,將有助於ECU決定接下來採取什麼行動。」

提升ECU處理效率

然而,當各種感測器與通訊技術導入車輛,如何管理大量的訊號資料也是一大考驗。「特別是當ADAS將雷達等感測器訊號傳送至ECU進行處理時,龐大的資料量對於ECU是一個很大的負擔,因此必須為嵌入式軟體開發出更好的ADAS與V2X演算法並進行測試,再傳送至ECU,才能減輕ECU的工作負載,從而提升效率。」久保法晴引用IHS的調查資料強調,目前有高達90%的車載創新都來自於電子產品,而大部份的車載元件訊號都必須經由嵌入式軟體進行處理。

為了落實ADAS與V2X,預計在未來5年內,高達94%的新車銷售都將會是連網汽車,汽車工程師勢必將面對更多的RF、雷達等各種訊號處理,同時還必須實際進行路測與硬體迴路測試(HIL),才能開發出可執行於ECU的理想演算法。

「HIL測試是指透過嵌入式系統模擬車輛在路上的各種情境,以及一些耗時太長或無法實測的極限路況,讓工程師只需待在實驗室即可讓所設計的系統進行24小時不間斷的模擬各種路況,同時將過程中的資料記錄下來並進行除錯,以改善其設計。」但他強調,HIL模擬測試並不能取代實際路測,同時還必須重覆針對測試修正以及新的場景進行「回歸測試」(regression testing),才能真正確保安全性。

至於進一步的自動駕駛發展,久保法晴強調,自駕車涉及安全性,因此,除了技術開發以外,更仰賴於政府的法規;當政府立法後,就會有更多的車商投入自駕車的開發。


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 2017-10-07 20:19個人資料傳送 Email 給 jason
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 Millimeter Wave Sensing Advances Autonomous Automobiles

IEEE Engineering 360, 10/16/2017

Millimeter wave sensing is a radar-based technology that detects range, velocity and angle of an object with high precision. The millimeter wavelength region of the electromagnetic spectrum corresponds to the frequency bands between 30 and 300 GHz. It is designated as an extremely high-frequency band (EHF) by the International Telecommunication Union (ITU), with associated wavelengths that range from ten to one millimeter. While EHF has been studied for some time, practical use of millimeter wave sensors for radio detection and ranging in automotive applications has only been in development since the turn of the century.

Millimeter Wavelengths

Millimeter waves propagate by line-of-sight paths with a narrow beam width. They allow for small antennas and have a high-frequency reuse potential. High reuse potential is possible as the narrowband and limited transmission distance allow for a higher concentration of transmitters in a geographical area than is possible at lower frequencies.

They were first investigated in the 1890s by Jagadish Chandra Bose, a Bengali-Indian scientist. He found this band to exhibit high atmospheric attenuation, which limited its use in the field of radar when it was first developed; however, as the field of remote sensing has evolved, the possibilities of millimeter wave sensing have been realized.

Modern millimeter wave-sensing technology avoids peak absorption wavelength, concentrating on bandwidths that exhibit much lower atmosphere attenuation. The effective range of measurement is approximately 250 m, but the emphasis in automotive applications has been on bandwidth availability, sensor size and performance advantages, and not so much on extended sensing range.

Manufacturers have been able to produce sensing technology with unprecedented accuracy that also exhibits little to no adverse effects from inclement weather and water vapor. Use of short-range vehicular radars (SRR) and long-range vehicular radars (LRR) that operate in the 76-81 GHz range helps avoid peak absorption of associated atmospheric gases and exhibits much lower atmospheric attenuation overall when compared to higher frequencies.

Short-range vehicular radar that operates in the 77-81 GHz range is set to take the stage as an industry standard. The increased bandwidth compared to LLR, which operates in the 76-77 GHz range, allows for unprecedented accuracy and is being used for a number of advanced driver assistance systems (ADAS) including blind spot detection, lane departure warning systems and collision avoidance sensors.

The 77-81GHz bandwidth is slightly greater than earlier millimeter wave sensors that were developed for LRR applications, such as adaptive cruise control that operates in the 76-77 GHz band. Collectively, both bands have enhanced the performance of vehicular radar. Each band dominates its respective field with superior measurement accuracy and reproducibility in adverse environmental conditions.

Industry Support

The industrial movement has shifted from the use of 24 GHz vehicular radar towards the use of millimeter wave sensors. The high reuse potential, improved performance and small footprint all help support the growing number of advanced safety features and autonomous driving technologies that are expected to flood the market in the coming years.

In 2004, the European Commission ruled in favor on the harmonization of radio spectrum in the 79 GHz range for the use of automotive short-range radar equipment. Several initiatives, including the Radar on Chip for Cars (RoCC) project and the 79 GHz coordination and support action, were launched and completed by 2014 to support the European 79 GHz frequency rules of the EC. The Federal Communications Commission (FCC) of the United States followed suit and global spectrum harmonization of LRRs at 76-77 GHz and SRRs at 78-81 GHz have been supported. With the support from United States, Brazil, China, India and the European Union, development of millimeter wave radar for automotive applications helps to reduce costs and encourage deployment of automotive radars in low-cost vehicles.

Manufacturing

Key industrial manufacturers like Texas Instruments (TI) have come to the market with single-chip millimeter-wave (millimeter wave) sensors that exemplify the capabilities of millimeter wave technology sensors. Their millimeter wave sensors implement fast frequency modulated continuous waveform (FMCW), providing for robust operation, rapid sensing and reduced ambiguity in dense scenes. They are able to sense both range and velocity simultaneously and at greater accuracy than competing technologies.

The integration of radar system components in a single-chip package is a giant step towards reducing costs, streamlining production and supporting the 79 GHz initiative. The anticipated growth in ADAS along with an estimated 10 million fully autonomous vehicles on the road by 2020 have created demand, while innovative suppliers like TI have answered with single-chip automotive millimeter wave sensors.


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 2017-10-18 22:00個人資料傳送 Email 給 jason
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 未來車用雷達將回歸類比?

EET Taiwan

現在正是讓雷達平台回歸類比的時候了!新創公司Matawave認為「我們仍然存在於類比世界,汽車也是如此」。該公司期望透過高性能的類比雷達平台改變傳統雷達的限制...

為了在高度自動化的車輛中增加對於現實世界的情境意識,許多汽車製造商開始接受在每個機箱週遭佈署各種感測器類型的必要性。然而,他們並未考慮到的是這些感測器的品質。例如,當今的視覺、光達(LiDar)與雷達感測器的性能如何?車用感測器需要具備哪些要求?

Metawave是今年初才從Xerox PARC研究中心獨立而出的新創公司,但有信心能改變汽車產業所認定的「傳統雷達限制」。目前,車用雷達「看」不到遙遠的物體,也無法辨別所看到的東西。其處理速度還不足以因應在高速公路行駛時運作。

簡言之,攝影機或光達都能看到的物體,當今的車用雷達不一定都能看到。它唯一可取之處在於能在全天候的情況下運作。

Metawave在今年一月成立,憑藉著從PARC獲得的專有授權為超材料雷達與天線進行商用化,目前正大力宣傳其「全雷達封裝」技術。Metawave計劃在2018年1月的國際消費電子展(CES)上展示這款原型。

超材料是佈署於印刷電路板(PCE) 上的小型軟體控制工程結構。據該公司指稱能以從前僅限於軍用系統(較強大且昂貴)的方式導引電磁波束。

然而,Metawave並未把當今車用感測器的問題歸咎於雷達晶片——主要是由恩智浦(NXP)、英飛凌(Infineon)或德州儀器(Texas Instruments;TI)等供應商所設計。事實上,Metawave的全雷達封裝並不受特定雷達晶片限制。相反地,該新創公司認為問題出在雷達感測器(包括天線)中的波束成形技術,導致了解析度與速度方面的問題。

回歸類比

Matawave執行長Maha Achour認為,現在正是業界讓「雷達平台回歸類比」的時候了。她強調,「我們仍然存在於類比世界,汽車也是如此。因此,Metawave計劃打造一個可負擔的高性能類比雷達平台,而不至於面對像軍事級操作時的複雜度和成本。」

Metawave的類比雷達技術基於電子轉向控制天線。它採用具有雙埠的單根天線,一端連接到發射器(Tx)或接收器(Rx)鏈路,另一端連接到微控制器(MCU)。該MCU透過使用查找表(LUT)定義和控制天線波束寬度與方向,從而使Metawave的類比雷達得以實現微秒級的速度掃描。

Achour聲稱,Metawave利用單一天線設計出新的類比雷達,能以水平和垂直方向引導和形成光束,並從更寬的視野調整光束到非常窄的圓錐角度——低至1度。Achour說:「我們能以非常快的速度實現——微秒級的速度掃描。」

但是,Metawave的類比雷達如何與現在廣泛用於車輛中的數位雷達進行比較?

基於數位波束成形(DBF)技術的雷達需要天線陣列,用於聚焦發射器以特定方向發射的電磁訊號,並將其轉向其他方向。然後,接收器再從物件擷取返回訊號,並以數位方式進行處理,最終形成場景的影像。

為了實現這一過程,Achour解釋,數位雷達必須「為每根天線注入不同的相位延遲,使波束在同一方向聚攏,並沿著其他方向擴展。」

DBF的缺陷在於相位延遲。運算需要複雜且冗長的數位訊號處理。Achour指出:「這種密集的訊號處理導致極慢的反應速度(在轉向光束時為毫秒延遲)和較差的「集體」輻射模式,因為光束被轉向遠離天線準線(零度角)。

目前用於車輛中的數位雷達感測器採用數位波束成形技術,並透過複雜且冗長的數位訊號處理來計算相位延遲(即圖中的權重—wi)。天線具有靜電輻射,而且有賴於於數位權重以形成和轉向控制光束

因此,她說:「這些傳統雷達由於控制不好主瓣和旁瓣,因而無法在長距離時以廣角觀察。」

對遠端物體作出決定

目前與Metawave共同合作的顧問兼投資人Drue Freeman表示,「針對自動駕駛車輛,我認為架構師必須解決的最大問題之一就是能夠對遠離車輛的物體做出決定。」否則,自動化車輛的最高速度將會受到限制,Freeman指出。

Freeman說:「今日的雷達解決方案即使採用了最佳的數位波束成形技術,或許能可靠地看到車子前方200公尺處的距離,也能偵測到有『東西』在那裡,但他們沒法辨識那是什麼。」

而現實情況是DBF不是支援高解析度就是高訊雜訊比(SNR),並非二者兼具。

超材料

Metawave聲稱其目標在於提供類似於用於追踪導彈的高性能雷達,但又不至於產生像軍事應用所需要的成本、複雜度和功耗。Achour說,Metawave的類比雷達「模擬了相位陣列」,就像軍用天線一樣。但該新創公司能在無需仰賴軍事應用部署的移相器下實現這一點,因為它利用了自家的超材料。

Freeman坦承:「Metawave讓人感到振奮的是其基於超材料的類比波束成形技術,讓他們能精確地控制雷達波束,實現更快的操作速度以及更好的SNR,而不至於犧牲解析度。」

車用雷達通常是最先在道路上『看』到東西的感測器,而且能在感測器融合處理以前,利用內建的AI引擎初步分類所看到的東西...

Metawave技術長Bernard Casse表示,超材料除了可為雷達和天線實現「視覺」和「速度」外,Metawave的類比雷達還將帶來「智慧」。Metawave已為其類比雷達嵌入了人工智慧(AI)引擎。

在該AI引擎內部是一系列的演算法,Casse解釋,「除了深度學習(deep learning)和決策演算法以外,還包括測距多普勒(range-Doppler)評估演算法、雜波和干擾抑制演算法、物件偵測和追蹤演算法,以及其他專有的電磁和雷達程式碼等。」

雷達中的AI引擎究竟能學習什麼?Casse說:「它高度取決於場景。」例如,如果一輛車行經橋下,將會遭遇許多訊號反射。AI引擎可以在各種干擾下進行分類與排序,並協助雷達定位必須查看的物體。

Freeman說:「Metawave的案例極具意義,因為在許多情況下,雷達將成為最先在道路上『看』到東西的感測器,而且能在感測器融合處理以前,利用AI引擎初步分類所看到的東西。」

The Linley Group資深分析師Mike Demler說:「每一種感測器都有其侷限性,所以不用說也知道有許多雷達失敗的例子。但是,還有更多可能的情況是軟體未能正確解讀訊號。」

他指出,「最糟糕的案例是特斯拉(Tesla)自動駕駛車日前在佛羅里達州發生的意外事故,原因就出在Tesla的自動駕駛系統未偵測到白色貨車穿越其車道而釀禍。車用雷達一直是相對較便宜的感測器,主要用於簡單的測距功能,如自適應巡航控制等,它並不是針對物體辨識而設計的。顯然地,Metawave正致力於開發使用合成孔徑雷達(SAR)的技術,這將為雷達提供物件辨識的能力。」

開啟新業務模式

Metawave執行長Achour看好AI在其雷達應用的巨大前景。一旦雷達開始用其AI「大腦」在道路上收集資料並解讀行駛的環境,Achour期望Metawave能為汽車產業提供可用的資料。「我們能提供基於程式碼的AI與演算法搭配雷達作業所學習的成果,並從中賺取服務費。」

根據多項預測指出,在未來的第4/5級(Level 4/Level 5)自動駕駛階段,汽車產業將不再依賴於車子的單位銷售量,而將更著眼於每輛車的行駛里程數。在此情況下,Achour指出,硬體公司也必須改變其業務模式。提供由AI收集的情報作為服務,為Metawave帶來新的商機。

車用類比雷達將取代光達?

如果類比雷達真的像Metawave所說的這麼好,能夠擴展其測距以及區別物件,那麼Metawave的類比雷達是否能完全取代光達?

Demler表示:「如果Metawave能夠降低成本,或許就可能實現。」但他對於Metawave的雷達是否真的能超越光達的解析度仍抱持懷疑的態度。

Freeman則認為現在預測還為時過早。他解釋說,「每一種感測器都各有其優點和缺點。Metawave所做的是解決雷達的一些弱點,我認為它所用的方式確實能使其足夠強大、解析度夠高,可能讓汽車OEM用於設計完全不需要光達的全堆疊感測器系統。」然而,他也補充道:「目前所用的光達具有高品質且低成本,仍然更能有效地實現這任務。」

Achour的看法略有不同。她說:「一開始,所有的感測器都會被要求實現完全的自主性。隨著AI引擎日趨成熟,數位地圖變得更加可靠和精確,即使是在沒有V2X通訊的情況下,雷達和攝影機就足以讓汽車實現零事故的自動駕駛目標了。」

她指出:「有些人可能認為,實現精確定位絕對少不了光達。」然而,她以自身的經驗表示,Metawave的類比雷達(稱為Warlord)支援強大的3D成像,並結合數位地圖,「將足以提供精確的定位。我預計這將在2020年中期到2030年初實現。」

開發挑戰

在開發全雷達封裝時,Metawave也免不了面對挑戰。Metawave工程副總裁Geroge Daniel指出,Metawave的雷達解決方案是專為作業於76-81GHz頻段而設計的。

FCC藉由授權使用整個76-81GHz頻段,為遠距車輛雷達提供了一個連續的頻譜區段。

這意味著Metawave的「超材料需要與離散元件互動」,這些元件最初是為早期的車用雷達系統設計的,採用整合的24GHz雷達感測器技術,作業於較低頻段範圍。

700萬美元首輪融資

目前,Metawave的核心團隊共有7名工程師,包括管理階層。今年9月還從Khosla Ventures、Motus Ventures與Thyra Global Management等投資機構獲得了700萬美元的首輪種子融資。

那麼,這家新創公司還需要多少資金呢?Achour表示:「也許再一輪籌資吧!」。她表示有信心「藉由Metawave的技術能夠解決最根本的問題。」

除了計劃在CES展示其車用雷達原型,Metawave還打算明年2月在西班牙巴塞隆納舉行的世界行動通訊大會(MWC)展示其針對5G網路所設計的智慧波束成形天線。Achour解釋,目前的MIMO架構無法在即將來臨的5G時代支援較4G更高1,000倍的速度,而Metawave的智慧波束成形解決方案可將能量導向特定的用戶裝置,提供最佳化線上體驗所需的頻寬。

Achour可不是超材料世界的新手。她曾經是超材料公司Rayspan的共同創辦人兼技術長,這家公司大約在10年前就為手機打造了頗具發展前景的超材料天線,但最終因營運不佳而退場。

這是怎麼一回事呢?Achour表示,Rayspan的業務模式是以授權為基礎,設計天線和RF前端模組後授權給客戶。然而,授權業務從來都不是一種適合硬體解決方案新創公司經營的業務模式,因為「新創公司獲利的速度還不足以支撐產品銷售幾季後必須支付的營運費用。」她解釋說:「這就是為什麼Metawave與第三方製造夥伴共同打造全雷達感測器之故。」

那麼Rayspan和Metawave所使用的超材料有什麼不同嗎?Achour說:「Rayspan的天線是被動天線,意味著其輻射場型是固定的。Metawave的天線則是主動的,由於其板載主動元件能讓天線控制其波束成形與轉向,因而更智慧。」


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 2017-11-05 11:40個人資料傳送 Email 給 jason