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在許多應用程序都將處理轉移到邊緣的時代，有一個強有力的論據要在汽車雷達圖像處理中進行集中處理。為此，今天，Ambarella 推出了它聲稱的業界首個集中式 4D 成像雷達架構。這里的“4D”是指三個物理維度加上時間。
該解決方案包括該公司在其 5 納米 CV3 AI 域控制 SoC 上運行的 Oculii 雷達軟件技術。目標應用包括基于 AI 的 ADAS（高級駕駛輔助系統 (ADAS) 和 L2+ 至 L5 自動駕駛系統，以及自動機器人和無人機。
在本文中，我們比較了汽車中的集中式雷達處理與邊緣雷達處理，討論了 Oculii 技術的細節，并提供了對 Ambarella 副總裁兼雷達技術總經理 Steven Hong 的采訪中的見解。
邊緣傳感器方法的缺點
正如 Hong 解釋的那樣，汽車成像雷達數據傳統上是在邊緣處理的。在這些架構中，雷達傳感器的所有處理都在傳感器模塊本身內部進行?！斑@確實限制了你在處理方面可以做的事情，因為通常你會受到傳感器的功率、尺寸和散熱限制，”Hong 說。
傳統的邊緣雷達（左）需要數千個 MIMO 天線，而 Oculii VAI 雷達（右）使用的天線少一個數量級，功耗也低得多。
同時，基于邊緣的雷達傳感存在一個根本問題，即提高分辨率存在問題。傳統雷達需要更多的 MIMO（多輸入多輸出）天線才能實現更高的分辨率。但是對于您添加的每根天線，您都會生成更多數據。
“如果你想要一個高分辨率雷達，你通常需要數千根天線，”Hong 說，“數千根天線轉化為每秒生成數十 TB 的數據。而且這些數據量太大，無法移動到其他地方?！?
根據 Hong 的說法，結果就是他所說的雷達設計中發生的“非良性循環”，您必須將所有處理都保留在該模塊內。添加到該模塊的處理和傳感越多，散熱量就會達到 30 W 到 50 W?？紤]到這些傳感器模塊需要放置在車輛的哪個位置，這尤其是一個問題。
“這是保險杠后面的東西。它位于空氣靜止的位置。所以散熱就成了一個大問題。這確實限制了傳統雷達架構能夠實現的分辨率和性能?！?
集中方式
與邊緣雷達方法相比，Ambarella 采用其新的集中式范例，使用軟件來實現更高的分辨率。“我們這樣做的方式可以讓你實際上顯著減少天線的數量，集中數據，然后使用人工智能軟件來補償我們沒有測量到的東西，”Hong 說。“我們這樣做的方式仍然可以實現非常高的分辨率?！?
為此，Hong 說他們在捕獲傳感器數據時利用了一個他們稱之為“稀疏性”的概念。“我們不是從數千個天線中捕獲所有數據，而是進行選擇性的少數測量，”他說?！叭缓螅覀兪褂弥悄茏赃m應波形來跨時間自適應地補償和生成信息。這使我們能夠有效地將計算能力與實際生成的分辨率相結合?！?
集中式雷達架構方法依賴于在中央 CV3 SoC 處理器上運行的人工智能軟件。
與傳統的邊緣雷達架構相比，Hong 說這種集中式方法是一個“良性循環”，因為你擁有的計算越多，傳感器陣列就越稀疏?！拔覀兊年嚵性较∈瑁覀兩傻臄祿驮缴伲覀兙驮接锌赡軐⑦@些數據集中到一個更強大的計算引擎中，”他說。
Ambarrella 的集中式方法實現了 0.5 度的高角度分辨率，每幀高達 10 萬個點的密集點云，以及高達 500 多米的長檢測范圍。
CV3 SoC 上的 Oculii 軟件
Ambarella 的 4D 雷達處理解決方案包括硬件和軟件。這包括該公司在其新的CV3 AI 域控制 SoC上運行的Oculii 雷達軟件。Ambarella 工程師為其 CV3 AI 域控制器 SoC 系列優化了 Oculii 算法。
Hong說，軟件定義的集中式架構可以動態分配 CV3 的處理資源。這可以基于傳感器類型之間和相同類型傳感器之間的實時條件來完成?！霸谶h程攝像機數據不可靠的極端多雨條件下，CV3 可以重新分配其部分資源以改善雷達輸入，”他說。
以類似的方式，如果在高速公路上行駛時下雨，CV3 處理器可以將注意力集中在來自前置雷達傳感器的數據上。這擴大了車輛的檢測范圍，同時提供了更快的反應時間。相比之下，基于邊緣的雷達架構不能以這種方式運行，因為在邊緣，處理能力是針對最壞情況指定的，因此處理能力經常未被使用。
CV3 AI 域控制 SoC 基于 5 納米工藝構建，是首款采用 Ambarella 下一代 CVflow 架構的芯片，具有神經向量處理器和通用向量處理器——兩者都包括雷達特定信號處理增強功能。
據該公司稱，CV3 SoC 標志著第一款采用 Ambarella 下一代 CVflow 架構的產品。這包括神經向量處理器和通用向量處理器。該公司表示，兩者都是由 Ambarella 工程師從頭開始設計的，包括雷達特定的信號處理增強功能。
CV3 SoC 的處理器協同工作以運行 Oculii 高級雷達感知軟件，其性能遠高于傳統邊緣雷達處理器——高達 100 倍。集中式方法還帶來了其他好處。一種是更容易的無線 (OTA) 軟件更新。單個 OTA 更新可以加載到 CV3 SoC 并在系統的所有雷達頭上聚合。
同時，采用集中式方法，雷達頭不再需要自己的處理器。這降低了成本，包括設計的初始物料清單 (BOM) 和事故損壞時的更換成本。雷達邊緣傳感器通常放置在車輛保險杠后面，事故問題并非微不足道。
Ambarrla 表示，其新的集中式架構將在下個月CES 2023 期間舉行的 Ambarella 邀請制活動中展示。
一種相反的嵌入式處理趨勢？
市場機會巨大。根據Yole Group 的一份報告，2021 年用于汽車 ADAS 的雷達單元生產量約為 1 億個。該報告預測，到 2027 年，這一數量將增長 2.5 倍。這歸因于更嚴格的安全法規和更先進的駕駛自動化系統上路。據 Yole Group 稱，這包括從目前的每輛車 1-3 個雷達傳感器轉變為 OEM 轉向每輛車 5 個雷達傳感器作為基準。
多年來，我們已經看到了在邊緣進行更多處理（包括 AI 計算）的趨勢。您尤其會在物聯網 (IoT) 等市場中看到這一點。Ambarella 的新 4D 雷達傳感器處理解決方案也許就是一個例子，在某些情況下，集中式處理架構的優勢不僅可以取代邊緣方法，還可以為未來的可擴展性提供路線圖?；蛟S該方案將為自動駕駛汽車開啟新的功能。
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