制胜高速公路：高分辨率4D成像雷达如何赋能安全可扩展的ADAS与自动驾驶系统

雨天及低能见度条件下的稳定探测能力,可确保车辆持续感知周边环境并规划安全行驶轨迹。舒适性与系统可扩展性。传统光学传感器常因光线不均和探测距离受限而失效,普通雷达系统也因多重反射干扰导致误报频发、雷达凭借其在雾天、然而,在复杂高速公路场景中,尤其是远距离高分辨率探测这一核心环节,传统雷达的分辨率与精度表现欠佳,难以达到要求。

4.隧道工况下的可靠运行:即使在照明条件复杂、

3.前瞻性智能决策系统:平稳安全的驾驶体验依赖于及时准确的预判决策。弥补光学传感器的不足而打造。

4D成像雷达凭借其远距离探测能力与高分辨率环境建模特性,恰好弥补了这一关键技术缺口,同时具备全天候工作的优势。可靠的工作状态。护栏与车辆等关键目标。

可靠的远距离感知能力可为自动驾驶系统提供更多响应选择:

采用渐进制动而非紧急刹车

提前完成变道规避潜在风险

及时发出警示信号并减速,为后方车辆预留反应时间

为确保这些安全功能的实现,系统需具备明确的感知能力:

散落物检测:有效检测距离至少150米,理想情况下200米以上

行人识别:有效识别距离200米,最佳性能接近300米

拥堵识别:有效探测范围300米

激光雷达和摄像头传感器虽然各有优势,但在探测距离上存在明显局限;传统毫米波雷达虽然探测距离较远,却受制于分辨率和动态感知能力,难以准确区分轮胎与行人、更快的响应速度和更智能的决策能力,即使在严苛的真实路况下也能稳定发挥。更接近人类驾驶的行驶表现。即便在理想条件下,紧急制动也需要近100米的制动距离。信号反射严重的隧道环境中,自动紧急制动(AEB)和自适应巡航控制系统也必须保持正常工作。而急刹车不仅存在较高风险,若未能提前预判路况,更容易导致交通事故的发生。

全天气全场景竞争力

在重庆市,全年降雨日数超过170天,且常年多雾、

分辨率与探测距离为何不可妥协?

在高速公路场景下,车辆探测距离的要求极为严格:当车速达到120-130公里/小时,每秒行驶距离超过30米。

雷达革命:4D成像雷达崛起

传统雷达凭借在恶劣天气与弱光环境下的稳定性,一直占据一定的市场地位。

现实路况的不可预测性进一步加剧了挑战:雨雪雾等恶劣天气导致能见度骤降;被遮挡的静止车辆、Arbe雷达凭借先进的信号处理技术,可有效过滤误报信号,在隧道中持续稳定地支持路径规划和变道等核心功能。即便在恶劣天气肆虐,或是处于隧道等强反射干扰的复杂环境中,它依然能保持稳定、

这种不受环境变化影响的特性,使其不仅是一个备用传感器,更是实现高速公路级可靠感知的核心器件。性能下降。

Arbe雷达即使在汇流或超车过程中遇到部分遮挡的车辆,仍能提供包括转向率在内的精准目标数据。路面杂物等复杂边缘场景频现;摄像头、

结语:以雷达为核心推进自动驾驶规模化

为实现ADAS和自动驾驶系统在高速公路场景的安全规模化应用,汽车行业必须突破传统传感器方案的局限。Arbe高分辨率4D成像雷达赋予车辆更远的探测距离、激光雷达等传感器在隧道等特殊区域性能受限。

Arbe研发的超高分辨率4D成像雷达系统,正是为突破传统雷达的固有局限、该雷达系统具备卓越性能,能够在300米距离内精准探测并清晰区分被部分遮挡的小型物体。高速行驶特性要求车辆兼具更远探测距离与瞬时高置信度决策能力,需在200米外精准识别快速变化的场景并即时作出反应,同时兼顾安全性、

高速公路的感知挑战

高速公路为ADAS及自动驾驶车辆带来诸多独特挑战。因此,自动驾驶系统若想在高速公路安全可靠运行,必须依赖兼具远距离探测与高分辨率的全天候感知技术。现有系统往往只能在危险迫在眉睫时——甚至已经来不及反应时——才能识别到威胁。车道保持和紧急响应等关键功能,都能获得持续稳定的性能保障。它大幅提升了分辨率与目标分离能力,实现了从量变到质变的跨越。高分辨率雷达使自动驾驶车辆能够提前预判风险与机遇,避免急刹急转等操作,从而实现更舒适、基于此,高速公路自动驾驶、精准感知。4D成像雷达凭借其出色的环境适应性,可确保感知系统在任何天气和光照条件下都能稳定运行、在此背景下,4D成像雷达横空出世,带来了一场具有里程碑意义的变革。可靠性和提升社会公众接受度的关键性技术支撑。这项技术将雷达从辅助角色升级为自动驾驶感知的核心支柱——不仅实现自动驾驶功能,更带来值得信赖的自动驾驶体验。

高速公路核心应用案例

高分辨率4D成像雷达赋能的多项ADAS/AV功能,对高速公路驾驶尤为关键:

1.自由空间检测与路径规划:准确识别可行驶区域是规划安全路径的关键。能见度低,仅依靠光学传感器显然不足。

随着全球汽车产业加速向高级别自动驾驶阶段转型升级,深度整合多模态传感器融合技术已成为保障高级驾驶辅助系统(ADAS)及自动驾驶系统功能安全性、

2.精准变道控制:高速公路上的车道变换需要精确的车辆方位数据和实时邻车追踪。