特斯拉取消的毫米波雷達 是“雞肋”還是“必備”？

　　【太平洋汽車網(wǎng) 技術(shù)頻道】前不久，特斯拉正是發(fā)布了FSD Beta V9系統(tǒng)，雖然仍需要駕駛員手握方向盤保持高度警惕，不過這是特斯拉邁向全自動駕駛的重要一步。而同時，這也是特斯拉正式邁向真正的純視覺自動駕駛路線的重要一步，因為特斯拉正式宣布，取消了毫米波雷達，改為單純依靠攝像頭實現(xiàn)輔助駕駛。

　　自從自動駕駛開始飛速發(fā)展以來，有很多路線之爭，尤其激烈的要數(shù)要不要用激光雷達。也就是純視覺路線和多傳感器融合的路線，這部分我們在之前聊激光雷達的時候有過詳細的討論。不過僅在純視覺路線中，大家的方案也不盡相同。例如百度應(yīng)用了攝像頭、毫米波雷達、高精度地圖等的量產(chǎn)車型也稱為純視覺路線，而特斯拉此前的純視覺路線也應(yīng)用了毫米波雷達。

　　而這次，特斯拉決定把純視覺路線進行一次“提純”，徹底舍棄掉毫米波雷達。作為汽車上最常見的感知硬件，毫米波雷達究竟是“雞肋”還是“必備”？特斯拉有為什么要取消毫米波雷達？

　　毫米波雷達在汽車上普及的原因和毫米波雷達沒存在感的原因一樣，因為這是一個已經(jīng)比較成熟的產(chǎn)業(yè)。在之前激光雷達的節(jié)目中我們聊過，世界是上最早推出測距功能的是1992年三菱推出的第三代Debonair車型，配備了一顆固定視線激光雷達。在此基礎(chǔ)是上，三菱在1995年發(fā)展出ACC自適應(yīng)巡航功能。但在這個功能上，毫米波雷達顯然更勝一籌。

　　1999年，奔馳給W220這一代的S級配上了自適應(yīng)巡航功能，并且用毫米波雷達取代了激光雷達。毫米波雷達在汽車上的大規(guī)模應(yīng)用由此拉開序幕，隨著ACC自適應(yīng)巡航的普及，毫米波雷達也變得愈加成熟，成本也更為可控。在近年來自動駕駛的快速發(fā)展中，毫米波雷達成為了最普遍但也最沒有存在感的感知硬件。

　　那為什么特斯拉會拋棄毫米波雷達？馬斯克并沒有解釋詳細的原因。大概很多人都會想到“控制成本”，成熟的毫米波雷達確實不是特別貴，但也在千元級別，取消毫米波雷達對于降低成本還是有顯著幫助的。不過降低成本絕不是唯一的原因。

　　其實市面上一直流傳著一種說法：“毫米波雷達作為一種過時的技術(shù)，在自動駕駛中終將被淘汰”，因為毫米波雷達確實有不少明顯的缺點。

　　在雷達中，根基發(fā)射電磁波波段的不同分為米波段（HF、VHF、UHF波段）、分米波段（L、S波段）、厘米波段（C、X、Ku、K波段）、毫米波段和激光波段等，而其中毫米波段應(yīng)用領(lǐng)域最少，相比波長更長的電磁波，毫米波雷達有著輻射功率小、機內(nèi)噪聲較高、氣象雜波等干擾較大、大氣衰減較高等問題，僅適用于汽車防撞雷達這樣探測距離較短的領(lǐng)域。但在汽車上應(yīng)用，毫米波雷達的精度又遠不如激光雷達級攝像頭等，同時干擾和噪聲的問題同樣存在。

　　我們常見的ACC自適應(yīng)巡航使用的毫米波雷達，會通過多個發(fā)射和接受天線，具備一定的角分辨率區(qū)分不同車道的車輛。但受制于成本，一般僅設(shè)計平面的角分辨率，垂直方向上則不做區(qū)分，因而也無法判斷識別到的目標距離地面的高度。

　　特斯拉此前發(fā)生過兩起轟動的輔助駕駛狀態(tài)下撞上白色貨車的事故，最終的調(diào)查結(jié)果顯示，車輛將白色的貨車識別為天空和云，因而未做出避讓或減速反應(yīng)。這兩起事故顯然也和毫米波雷達未能判斷前方障礙物距離地面的高度有一定關(guān)系。隨著特斯拉通過攝像頭識別的純視覺算法越來越成熟，毫米波雷達對于特斯拉的意義也在降低，宣布取消毫米波雷達也足以見得特斯拉對于自身純視覺算法的自信。

　　但毫米波雷達真的只是終將被淘汰的雞肋硬件？顯然并不是，毫米波雷達具備的優(yōu)勢，是目前自動駕駛感知硬件中所獨有的優(yōu)勢。

　　首先是全天候，毫米波雷達可以在雨霧風(fēng)沙等較為惡劣的天氣下正常工作，也完全不受日照、明暗交替等環(huán)境因素的干擾。前者對激光雷達有很大的影響，而后者會嚴重干擾攝像頭的正常工作。

　　在特斯拉FSD Beta V9系統(tǒng)發(fā)布之前，小規(guī)模測試的FSD Beta版本就曾爆出在明暗交替時會突然異常減速。特斯拉官方表示在FSD Beta V9系統(tǒng)中，這一現(xiàn)象已經(jīng)得到了改善。我們不清楚特斯拉是如何做到的，但人眼在駛?cè)搿Ⅰ偝鏊淼罆r都存在短時間“眼盲”現(xiàn)象，目前攝像頭寬容度遠不及人眼，而自動駕駛使用的還是像素較低的攝像頭。

　　另一方面，毫米波雷達是汽車上僅有的能夠同時探測目標物體距離和速度的感知硬件。毫米波雷達利用多普勒效應(yīng)，可以在測距的同時計算出目標物體的速度。多普勒效應(yīng)是奧地利物理學(xué)家及數(shù)學(xué)家克里斯琴·約翰·多普勒在1842年提出的，波在波源移向觀察者時接收頻率變高，而在波源遠離觀察者時接收頻率變低。因此利用多普勒效應(yīng)可以測出目標物體與車輛的相對速度，根據(jù)車輛本身的速度便可以得出目標物體的當前速度，

　　當然，激光作為一種波，也可以制造激光多普勒雷達，不過目前主要應(yīng)用在大氣測量方面，在汽車上還沒有展開應(yīng)用。我們之前介紹過激光雷達的飛行時間法、相位法、三角測距等測距原理，但這些都僅能識別目標物體的距離，如果要得知目標物體的速度，需要通過多組數(shù)據(jù)進行計算。而攝像頭在測距方面精度都遠不及雷達。

　　有以上兩點優(yōu)勢，毫米波雷達在自動駕駛感知硬件中必然能夠取得一席之地。即便在純視覺路線上一路狂奔的特斯拉宣布取消毫米波雷達，也無法撼動毫米波雷達的江湖地位。但前面提到的毫米波雷達的局限性也是客觀存在的問題，現(xiàn)在業(yè)界也在研發(fā)新的成像毫米波雷達提升其精度，只是鑒于成本的增加，目前才剛剛開始得到應(yīng)用。下期節(jié)目，我們就聊一聊成像毫米波雷達以及毫米波雷達的基本原理，了解大家常說的24GHz、77GHz毫米波雷達究竟是怎么回事。（文：太平洋汽車網(wǎng) 郭睿）