浅谈雷达在汽车智能化中的应用 2017200504015 赵明哲

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浅谈雷达在汽车智能化中的应用 2017200504015 赵明哲

  我是17级格拉斯哥学院的赵明哲，在今年4月份参加了学院组织的新生研讨课，其中对于雷达的前景和发展比较感兴趣。在雷达的领域中，其对汽车智能化的贡献必不可少，因此，今天我想要探讨下雷达的发展前景。

汽车智能化发展是大势所趋，通常而言，汽车驾驶智能化发展要经历五个层次，分别为：完全无智能化的层次、具有特殊功能的智能化层次、具有多项功能的智能化、有限制条件下的无人驾驶、全工况下的无人驾驶而ADAS的普及又是未来无人驾驶的先行条件。在目前ADAS的应用普及阶段，多种传感器融合是未来的趋势。其中包括超声波雷达、摄像头、红外线、激光雷达、毫米波雷达等，分析认为激光雷达和毫米波雷达将率先成为ADAS系统主力传感器。因此，要实现汽车智能化，雷达必不可少。
雷达是通过蝙蝠进而发明的，是英文Radar的音译，源于radio detection and ranging的缩写，意思为"无线电探测和测距"，即用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置。因此，雷达也被称为"无线电定位"。雷达是利用电磁波探测目标的电子设备。雷达发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率(径向速度)、方位、高度等信息。测量速度原理是雷达根据自身和目标之间有相对运动产生的频率多普勒效应。雷达接收到的目标回波频率与雷达发射频率不同，两者的差值称为多普勒频率。从多普勒频率中可提取的主要信息之一是雷达与目标之间的距离变化率。当目标与干扰杂波同时存在于雷达的同一空间分辨单元内时，雷达利用它们之间多普勒频率的不同能从干扰杂波中检测和跟踪目标。
　一、雷达种类繁多，分类方式也不尽相同。
1、按照雷达信号形式分类，有脉冲雷达、连续波雷达、脉部压缩雷达和频率捷变雷达等。
　　 2、按照角跟踪方式分类，有单脉冲雷达、圆锥扫描雷达和隐蔽圆锥扫描雷达等
3、按照目标测量的参数分类，有测高雷达、二坐标雷达、三坐标雷达和敌我识对雷达、多站雷达等。
4、按照雷达采用的技术和信号处理的方式有相参积累和军用雷达非相参积累、动目标显示、动目标检测、脉冲多普勒雷达、合成孔径雷达、边扫描边跟踪雷达。
5、按照天线扫描方式分类，分为机械扫描雷达、相控阵雷达等。
6、按雷达频段分，可分为超视距雷达、微波雷达、毫米波雷达以及激光雷达等。
由上可见，雷达的种类繁多，但是工作原理大致相似，雷达所起的作用和眼睛和耳朵相似，当然，它不再是大自然的杰作FMCW测速测距原理，同时，它的信息载体是无线电波。 事实上，不论是可见光或是无线电波，在本质上是同一种东西，都是电磁波，在真空中传播的速度都是光速C，差别在于它们各自的频率和波长不同。其原理是雷达设备的发射机通过天线把电磁波能量射向空间某一方向，处在此方向上的物体反射碰到的电磁波;雷达天线接收此反射波，送至接收设备进行处理，提取有关该物体的某些信息(目标物体至雷达的距离，距离变化率或径向速度、方位、高度等)。
　　测量距离原理是测量发射脉冲与回波脉冲之间的时间差，因电磁波以光速传播，据此就能换算成雷达与目标的精确距离。
　　测量目标方位原理是利用天线的尖锐方位波束，通过测量仰角靠窄的仰角波束，从而根据仰角和距离就能计算出目标高度。
测量速度原理是雷达根据自身和目标之间有相对运动产生的频率多普勒效应。雷达接收到的目标回波频率与雷达发射频率不同，两者的差值称为多普勒频率。从多普勒频率中可提取的主要信息之一是雷达与目标之间的距离变化率。当目标与干扰杂波同时存在于雷达的同一空间分辨单元内时，雷达利用它们之间多普勒频率的不同能从干扰杂波中检测和跟踪目标。
雷达大致由信号发射器、接收天线、信号处理器、信号传输系统和控制系统几部分组成。
1 信号发射器，主要是产生电磁波照射目标。
2 接收天线，如飞机雷达罩下的“饼”，作用是接收反射回来的电磁波。有脉冲式，相控阵式等，工作方式不同，但原理一样。
3 信号处理器，将接收来的信号进行处理，筛选，过滤，以获得更清晰的信号。
4 信号传输系统，将信号转换成可读可视信号，传输到人员操作平台。
5 控制系统，操作雷达的转向，工作模式，锁定模式等等。

知道了雷达的原理，那么雷达如何在自动驾驶中发挥作用呢？
目前毫米波雷达在汽车领域的一个主要应用方向是汽车自动驾驶技术。就像正常的雷达系统一样，毫米波雷达发射出毫米波信号对周围环境进行照射并接收其回波，由此获得汽车行驶过程中周围环境的变化、障碍物的位置、障碍物的位置变化，以及其方位、高度等信息回传给汽车的处理系统，由汽车做成各种判断，如加速、减速、停车、避让等等毫米波雷达在自动驾驶技术中充当汽车的眼睛的功效。
雷达描绘周围环境几个主要参数，包括线数、点密度、水平垂直视角、检测距离、扫描频率、精度等。除了位置和距离信息，激光雷达还提供返回所扫描物体的密度信息，后续算法据此可以判断扫描物体的反射率再进行下步处理。通过检测目标物体的空间方位和距离，通过点云来描述3D环境模型，提供目标的激光反射强度信息，提供被检测目标的详细形状描述，不仅在光照条件好的环境下表现优秀，而且在黑夜和雨天等极端情况下也有较好表现。雷达也因此更加可靠。由于激光雷达可以形成精度高达厘米级的3D环境地图，因此在ADAS及无人驾驶系统中具有重要作用。