2025-02-14 手机 0
在不远的将来，当自动驾驶汽车变得更加普遍时，它们可能会比现在由人手动驾驶的车辆更安全。但是在人们开始放弃方向盘之前，必须确保一些关键电子系统得到部署，这些系统包括毫米波雷达、摄像头和激光雷达。与战场上的雷达相比，毫米波雷达似乎并不常见于公路上，但它们正逐渐成为一种可靠的传感器技术，在现代汽车中作为先进驾驶辅助系统（ADAS）的组成部分。
毫米波雷达已经成为汽车工业中的一个成熟技术，自1996年以来，就被用于梅赛德斯-奔驰公司的制动辅助系统，现在广泛应用于现代ADAS系统，如盲点检测和防碰撞保护。这些雷达对于实现自动驾驶至关重要，但它们需要多种元素相结合，比如能够支持高频率信号传输的稳定电路材料。
例如，在ADAS应用中，电路材料需要能够处理24GHz或77GHz/79GHz微波和毫米波信号，而且要保持最小损耗，并在宽温度范围内提供一致性。在这方面，罗杰斯公司提供了一种适合这种需求的一致性能电路材料，从微波到高频毫米波频段都有所覆盖。
车载雷达作为ADAS系统的一个组成部分，与其他技术一起工作（如图1）。它通过发送无线电波并接收目标反射回来的信号来工作，可以提取目标信息，如位置、距离、速度和反射截面积。距离可以通过计算从发射机到目标再返回所需时间得出。在车载环境中，PCB天线负责发生和接收信号。
当多个目标靠近时，如道路拥堵中的两辆车，我们需要精确的距离分辨率来区分物体。这可以通过使用较短脉冲探测物体，或利用脉冲压缩增加能量，并通过调制或频率改变提高功率水平实现。基于FMCW（调频连续波）信号的雷达通常用于车辆用途，因为它可以测量多个目标的速度、距离和角度。
虽然窄带NB（24GHz）及超宽带UWB（79GHz）FMCW雷达到很好的效果，但随着时间推移，这些频段正在逐渐减少。而越来越多的人员研究使用1GHz带宽77-GHz窄带以及UWB79-GHz为未来的应用做准备。此外，对于简单地检测物体速度而言，CW（连续波）是足够有效的手段；而对于设计性能可靠的地面对空防御等复杂任务，则会采用脉冲连续模式以估计距离。
由于脉冲压缩使得FMCW距分辨率与其信号带宽成反比，而与脉冲宽度无关，因此短程FMCW可以使用UWB形态进行高分辨率测量小距离。同时，由于多普勒效应，每次向前移动都会导致周围声音发生变化，所以我们可以根据这个原理判断是否有东西接近或者远离我们。此外，无论是哪种类型噪声，都可能干扰我们的感知世界——这是任何一台优秀地球仪设备都必须考虑到的问题之一，即如何识别出有效数据，不受周围环境影响。
除了视觉输入，还有其他物理参数也被用作向车辆提供数据，以执行信息融合以帮助安全引导。在前置摄像头上，我们看到了盲点警告功能；而后置摄像头则为反向转弯提供了额外视野。激光检测与测距(LiDAR)则是一种不同寻常但非常强大的方法，它将红外光发射出去，然后根据返航时间计算出物体之间存在什么样的空间关系。不过，由于这些激光装置易受到恶劣天气条件影响，使得它们在实际操作中表现并不稳定，而且成本也比较昂贵，对一般用户来说价格太高难以接受。
因此，有必要开发一种新型、高效且经济实惠的小型化激光检测单元，以便让更多人享受到这一科技革新之果。此举不仅能提升城市交通运输效率，也有利于改善个人生活质量，同时还能促进经济增长，为社会创造新的就业机会。在未来，将会有一大批研发人员专注解决这一挑战，他们将把自己的智慧投入到这个领域，以期找到满足所有需求的一个完美答案。
