《Modern Radar for Automotive Applications》
“雷达”一词表示无线电探测和测距，雷达是一种电磁设备，可在一定范围内检测、定位、跟踪和识别目标。雷达向目标方向发射电磁波，并通过接收回波信号对目标进行监测，船只、飞机、天体、汽车等都可能作为雷达的探测目标。早期的雷达系统因其体积大、成本高，只用于军事领域。随着高频集成电路和单片微波集成电路的发展，现代微型雷达系统可以在印刷电路板甚至集成电路上实现。雷达系统的应用已经扩展到商业领域，如穿墙探测、室内定位、生物医学应用和辅助驾驶。本书主要是关注雷达技术及其在汽车领域的应用。
雷达是现代汽车安全系统中的一项关键技术。汽车雷达是先进驾驶辅助系统中的关键传感器，在自适应巡航控制、碰撞避免、盲区检测、变道辅助、停车辅助等方面都有广泛的应用。图1.1显示了车辆上典型的汽车雷达配置，安装在车辆前部的远程雷达(LRR)通常用于自适应巡航控制，安装在车辆前后的中程雷达(MRR)比远程雷达的覆盖范围更广，可用于横向车流警示和变道辅助，安装在车辆前后四个角的近程雷达(SRR)则用于停车辅助，障碍物/行人检测，盲区监测。在实际应用中，这些雷达通常协同工作以提供更稳健的检测结果。传统的汽车传感器使用的频段都是24 GHz。根据欧洲电信标准协会(European Telecommunications standards Institute)和美国联邦通信委员会(Federal Communications Commission)制定的频谱法规和标准，77GHz频段已被广泛用于汽车雷达，主流的汽车雷达所使用频段已经转移到77GHz，这使得雷达具有更高的分辨率和更小的外形尺寸。从驾驶辅助系统发展而来的全自动驾驶汽车对传感器的要求要高得多，特别是对汽车雷达的要求。汽车工程师协会(SAE)根据驾驶行为中人类参与的程度，指定了六种普遍接受的自动驾驶汽车级别，其中包括零级，即没有自动化，完全由人类操控车辆。图1.2显示了驾驶自动化等级的定义。（1）第1级(驾驶员辅助)：驾驶员负责所有与驾驶汽车相关的任务，包括加速、转向、刹车和监测周围环境。汽车上有一个自动驾驶系统，可以协助转向或加速，但不能同时协助转向或加速。（2）第2级(部分自动化)：在这一级别，汽车中的自动驾驶系统可以同时协助转向和加速，但驾驶员仍然负责大多数安全关键功能和环境监测。目前，二级自动驾驶汽车是道路上最常见的车辆。（3）第3级（条件自动化）：从第3级开始，汽车本身通过自动驾驶汽车传感器来监测环境，并执行其他动态驾驶任务，如刹车。如果在驾驶过程中出现系统故障或其他意外情况，驾驶员必须做好干预准备。（4）第4级(高度自动化)：第4级高度自动化，即汽车能够在没有任何驾驶员干预的情况下完成整个旅程，即使是在极端情况下。但也有一些限制条件：驾驶员只有在系统检测到交通状况安全，没有交通堵塞的情况下，才能将车辆切换到这种模式。（5）第5级(全自动)：目前还不存在全自动汽车，但汽车制造商正在努力实现自动驾驶的第5级，即驾驶员只需指定自己的目的地，车辆就可以完全控制和负责所有的驾驶模式。因此，第5级别的汽车将不提供任何人为的控制，如方向盘或踏板。自动驾驶汽车的未来看起来非常美好，然而，实现全自动汽车仍然非常具有挑战性。目前，自动驾驶市场仍由第二级部分自动驾驶汽车主导。如果没有传感器，自动驾驶汽车就不可能实现。传感器可以让汽车监测和感知道路上的一切状况，并收集安全驾驶所需的信息。为了规划从A点到B点的路径，并将适当的指令如转向、加速和刹车等发送给汽车的控制器，这些信息将被处理和分析。自动驾驶汽车上的传感器收集的信息包括前方的实际路径、交通堵塞情况和道路上的任何障碍。这些信息还可以通过车对车（V2V）通信技术连接在汽车之间共享，这对自动化驾驶是非常有用的资源。当今的大多数汽车制造商最常在自动驾驶汽车中使用以下三种类型的传感器：相机、雷达和激光雷达。与其他传感器相比，雷达以相对较低的成本提供目标的位置和速度。此外，雷达在恶劣环境，如光线差、恶劣天气以及极端温度下也具有很强的鲁棒性，这些特性使雷达成为自动驾驶汽车的独特传感器。众所周知，目前的汽车雷达技术大多基于调频连续波(FMCW)雷达的原理。在本书中，首先以FMCW波形为例介绍了现代汽车雷达的基本原理。空间维度是使用现代多输入多输出（MIMO）技术获取的，这将在下一章中介绍。随着硬件能力（如相位调制）的提高，同时增加了具有独立调制特性的发射和接收通道，为传统的FMCW雷达系统设计和信号处理增加了新的自由度。随着越来越多的车辆采用汽车雷达，雷达不可避免地会受到同频段其他雷达的干扰，干扰及其解决方法将在第4章中介绍。第5章介绍了如何将雷达传感器与其他传感器集成在一起以提高目标检测效果。第6章提供了几种利用雷达对常见交通目标进行分类的方法。在第7章中，将讨论使用雷达进行路面状况检测的应用。在本书中，我们还将了解到未来的汽车雷达不仅应解决传统的外部应用，还应在内部应用中发挥重要作用，如人车交互的手势感应、驾驶员/乘客的生命体征和存在监测，具体细节将在本书的第8章和第9章介绍。
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