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Arbe | 让 4D 成像雷达成为自动驾驶核心部件
2019年05月28日
我们都知道，实现自动驾驶的第一步是感知，即需要丰富的数据输入，我们目前 L2、L3 的主要通过三种传感器来实现：摄像头、雷达、激光雷达，然后通过传感器融合的方式提供感知信息。
摄像头可以获取丰富的信息，但是测距能力不足且性能易受极端天气、光线等因素影响，会出现视力「不足」的情况，这就需要用到雷达 or 激光雷达提供的感知能力，但是现有毫米波雷达分辨率较低且获取的数据丰富度不够，激光雷达虽然数据信息量够大但是成本是限制其大规模应用的主要因素。在这种情况下，很多公司都在思考如何为自动驾驶提供更强的感知能力。以色列的 Arbe 就是其中之一。
Arbe 是谁？
「在 Arbe，我们为 L4 全自动驾驶开发和提供全方位解决方案。基于专利成像雷达，我们拥有首个能构建高分辨率实时 4D 地图的系统，从而能使任何汽车实现全自动驾驶」。这是 Arbe 官网的业务简介。透过这些不难发现，Arbe 扮演的是一个自动驾驶供应商的角色。
Arbe 成立于 2015 年，总部位于以色列特拉维夫，并在中国和美国设立了发展和顾客服务办事处。截止目前融到的资金超过 2300 万美元。
Arbe CEO Kobi Marenko 告诉 GeekCar，最开始 Arbe 并没有直接切入到汽车市场，而是为机器人和无人机行业制造雷达传感器。正是看到汽车行业拥有更大、更具吸引力的发展机会，Arbe 决定进入其中。
2019 年 1 月，Arbe 推出了 4D 成像雷达 beta 版产品——Phoenix 前端系统，这是他们交出来的成果。
4D 成像雷达 beta 版产品——Phoenix
所谓 4D 成像雷达的其中三个维度就是距离（Range）、方位角（Azimuth）和仰角（Elevation），第四维则是利用多普勒效应来检测目标的方向和速度，通过 4D 成像雷达可以在一帧的时间内理解整个环境的变化，而不需要像其他传感器那样进行多帧计算。
按照官方说法，基于其专利硬件、信号处理和 4D 建模算法，无论方位角和仰角是远程、中程或近程，Arbe 雷达系统都能实现极高分辨率，以最高 50 次/秒的频率生成点云格式的环境图片。专利 SLAM 平台会构建障碍物的 3D 形状和速度，然后在地图上进行追踪、定位和分类。
Kobi 告诉 GeekCar，Arbe 专利的基于人工智能的后处理软件系统还有一个基于雷达的 SLAM 解决方案，其 SLAM 算法可以实现实时聚类、跟踪和自定、虚假目标过滤以及基于雷达和摄像头分类识别。需要注意的是，该解决方案 还在专利申请中。
和其他企业一样，最开始 Arbe 也是计划购买雷达芯片，但是很快意识到市面上的芯片能力不够强大无法符合其要求，于是 Arbe 开发了自己的毫米波雷达 RFIC 芯片。该芯片是行业内首个利用 22nm 射频 CMOS 工艺的车载芯片，利用该工艺，Phoenix 可以优化每个信道所需的功率，同时大幅度地降低制造成本。
同时 Arbe 也在基于人工智能开发相应的算法用于雷达目标的识别跟踪、动态目标和周围环境的区分、多目标轨迹的预测等。Kobi 认为， 人工智能将会在自动驾驶传感器数据融合中发挥重要作用 。「在未来，我希望看到技术朝着通用人工智能 (General AI) 的方向进化，在通用人工智能中，代码可以自行编写，机器能够自学如何解决问题。」Kobi 如是说道。
扶汽车雷达上位
在 Kobi 看来，以无线电波为基础的雷达具有全天候全天时的特点，但是雷达技术一直受到低分辨率的限制，这一缺点使得传统雷达非常容易受到虚假警报的影响，并且无法识别静止目标；激光雷达虽然能够提供更为丰富的三维信息，但是受外界影响因素大，在极端天气如暴雨暴雪等情况下这些传感器无法正常工作。Kobi 还给出了一个有意思的观点：（激光雷达）过高的传感水平会对最终目标的识别产生反作用，因为它提供了太多的变量，实际上会影响决策。
至于车规和量产，Kobi 告诉 GeekCar：「Arbe 正在与国内和国际上的 Tier 1 们合作，符合车规级认证是合作项目的一部分，产品将会在今年年底进入最后的生产阶段，届时将会通过认证，只有这样，Arbe 的雷达才能大规模投入应用。」
总之，从官方给出的数据来看，Arbe 提供的技术确实很有竞争力。接下来 Arbe 要做的就是获得充裕的资金，尽快通过车规认证进入前装量产，实现自造血能力。
文字、图片来自 GeekCar 作者： JamesYang
原文链接：http://www.geekcar.com/archives/96692
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