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基于深度學習的新算法給民用毫米波雷達產業帶來新機遇

MEMS ? 來源:MEMS ? 作者:MEMS ? 2020-12-28 16:37 ? 次閱讀

雷達作為利用電磁波探測目標的電子設備,具有全天候、全天時工作的特點,已經滲透應用在人類生產生活的多個領域。其不僅是軍事上必不可少的電子設備,在民用市場也得到了廣泛應用。

根據工作波段不同,雷達能夠分為不同的類型,其中,毫米波雷達是工作在1~10毫米的電磁波波段的雷達,波長介于微波和厘米波之間。同厘米波雷達相比,毫米波雷達具有體積小、質量輕和空間分辨率高等特點;與紅外、激光等雷達相比,毫米波雷達穿透雨、雪、霧、煙、灰塵的能力更強。

現階段,智能交通、無人駕駛無人機等是民用毫米波雷達最主要的應用領域,在智能交通領域,毫米波雷達能用于紅綠燈智能配時、多車道測速等;無人駕駛領域,高精度的毫米波雷達是實現障礙精準探測的關鍵;無人機領域,毫米波雷達能夠完善其測距、防撞功能。

由于具備優異的性能和廣泛的應用場景,毫米波雷達具有更高的技術壁壘,國外廠商技術儲備深厚,在國內占據了較大市場份額。不過,近年來,隨著國產替代增強,國內也涌現出了一批專注毫米波雷達研發的企業。

其中,集萃感知是國內領先的AI毫米波雷達解決方案提供商。近日,億歐科創采訪了集萃感知研究所所長岳玉濤,與其交流了毫米波雷達市場現狀,以及集萃感知在這一領域的布局。

交叉背景帶來技術優勢

在全球毫米波雷達市場,主要廠商包括博世、大陸、海拉、德爾福、富士通天、電裝等。2018年全球毫米波雷達市場出貨量前三分比為博世、大陸和海拉。

近年來,國內企業也在該領域抓緊布局:不僅有海康威視、華域汽車等上市企業積極投入研發,不少初創型企業也涌入了這一賽道。

根據華西證券研報《車載毫米波雷達解析:海外主導,國產替代空間較大》,毫米波雷達初創型企業根據創始團隊的背景可以分為不同類型,比如“海外博士派”包括森斯泰克、杭州智波;“科研院所派”包括行易道、隼眼科技;“實業轉型派”包括深圳安智杰、湖南納雷。

不同于以上幾類初創型公司,集萃感知是政府支持建設的研究所,以混合所有制企業方式市場化運營,集前沿技術創新與工程技術研發于一體。

雷達行業具有周期長、投入大、見效慢的特征。以軍用雷達為例,不僅需要投入巨額資金,并且從立項研發到最后批量列裝,周期可達十年左右量級。民用雷達雖相對來說往往無需達到軍用雷達的技術要求,但隨著人工智能等新技術引入,同樣需要長期的研發投入。

岳玉濤博士表示:“如果將這種產品級的研發方式直接放到企業中進行,將很可能導致投入和產出不成比例,企業將因此承受較大的資金壓力。集萃感知由政府進行投資,將更有機會結合新技術完成更底層創新的產業化工作。”

在人才方面,集萃感知團隊里既有在軍用雷達領域具有豐富實踐經驗的專家,也有在AI領域具備豐富經驗的人才。目前,核心團隊成員包括一名院士、六名國家與省市級高層次人才、十幾名博士。

岳玉濤表示:“軍用雷達背景資深專家和人工智能領域優秀的技術骨干共同參與研發,能夠保證產品性能和各項指標達到最優。”

從軍用雷達轉向民用雷達研發,面向不同的市場,需要滿足不同的需求。事實上,從軍用雷達到民用雷達,一個關鍵問題是降成本。

岳玉濤表示:“民用和軍用雷達的技術指標完全不一樣,比如軍用雷達,一個機載火控雷達探測距離可能是幾百公里,但在很多民用場景下,幾百米探測距離就足夠。對范圍要求沒那么高,意味著可以采用不同的系統架構,比如不需要支持大功率發射的器件。此外,在材料和工藝層面,也有很多新技術發揮的空間。我們過去有一個案例,因為材料和工藝的顛覆和改進,將一個新產品的成本降低到了原來的1%左右。”

強大的后盾加上具有交叉背景的技術團隊,集萃感知面向民用市場,能夠開發出兼具技術優勢和性價比的產品。那么,具體來看,這些產品將如何賦能場景?

新基建催化智能交通需求

2020年3月4日,中共中央政治局常務委員會再次強調加快新型基礎設施建設進度,“新基建”主要包括5G基建、特高壓、城際高速鐵路和城市軌道交通、新能源汽車充電樁、大數據中心、人工智能、工業互聯網七大領域。在新基建浪潮下,中國智能交通產業發生巨大變革。

截至2020年9月,全國機動車保有量已達3.65億輛。2019年,在高德交通大數據監測的360個城市中,有6%的城市通勤高峰受擁堵威脅,有65%的城市通勤處于緩行,僅有29%的城市通勤不受擁堵影響。逐漸復雜的道路交通環境促使我國智能交通管理向智能化、全面化、全時化發展。

要實現智能交通管理,道路和車輛數據收集是關鍵,毫米波雷達憑借其優異的性能,能夠擔當此“重任”。

以紅綠燈信號優化場景為例,通常路口紅綠燈變燈時間都為固定,但一天之中車流量大小并不固定,因此根據車流量大小實時配置紅綠燈時長,將有效提升交通運營效率。

岳玉濤博士表示:“要讓路口的紅綠燈配時達到最優的交通效率,需要精確感知車的流量數據、平均速度、排隊長度等六類十幾項數據,只有收集的數據足夠準確全面,才能讓輸入的判斷算法更為有效地實時調整時間。”

如何得相關數據?需要的便是感知設備。岳玉濤博士表示,目前常用的感知設備是攝像頭,但它只能收集其中一部分數據,其余的參數需要雷達和攝像頭相配合,才能讓交通配置做到智能化自適應。

目前,集萃感知的“多目標跟蹤智能交通雷達”已經在路口落地,該雷達采用基于深度學習的新算法,探測距離達410m,大大高于市面上同類型產品。

在智能交通領域,除了紅綠燈信號優化這一個場景,未來還有許多可能性,比如和5G建設聯系起來,車端數據和路側數據實現完整打通;此外,在自動駕駛領域,未來要實現高水平的自動駕駛,也需要依賴路側和車端非常全面的感知來實現。

基于此,隨著原有客戶需求升級,集萃感知一方面將相應地進行產品迭代,另一方面也將進行新產品的研發。

未來,集萃感知將推出雷達視覺融合產品。岳玉濤介紹道:“攝像頭和雷達在收集數據方面各有優勢:攝像頭分辨率很高,能夠準確識別車牌,雷達的魯棒性很強,在不同的天氣和光線條件下,對于速度和位置的探測非常精準。在雷達視覺融合產品中,我們會將這些優勢打通,不管是探測的距離長度還是檢測精度上做到進一步提升,實現真正的全息感知。”

除此之外,集萃感知的多車道測速雷達也已進入了市場驗證階段,該雷達主要用于測速執法,一個雷達可以覆蓋一至三個車道,在技術參數上和價格上,相比于同類型產品具有優勢。

除應用在智能交通領域的產品外,集萃感知還推出了超分辨三坐標目標探測雷達,它可以發現20公里范圍內的車輛,以及5公里范圍內的小型無人機或者行人,主要應用在機場、監獄、電站、邊境等場所。

由于毫米波雷達產業在國內處于早期階段,這一時期容易出現無序競爭,比如拼低價等,這對于行業發展來說十分不利,因此集萃感知力求聯合行業上下游企業,共同構建行業生態。岳玉濤表示:“構建行業生態既能保障行業有序競爭和健康發展,也能夠保障我們所提供給客戶的價值是最優的。”

隨著產業鏈上下游生態愈加完善,國內毫米波雷達產業發展將愈加迅速。在新基建浪潮下,集萃感知將充分發揮其技術優勢,兼顧產品性能和價格,一方面鞏固其原有產品線,另一方面積極開發新產品,在AI毫米波雷達領域進一步構建行業壁壘。

責任編輯:xj

原文標題:集萃感知岳玉濤:民用毫米波雷達產業,新技術交叉帶來新機遇

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