特斯拉高端车型重新用上毫米波雷达？高分辨率成像是未来方向

电子发烧友网报道（文/梁浩斌）目前主流的ADAS方案中，摄像头+毫米波雷达几乎已经是基础套装，更高级的ADAS已经开始配备1个或多个激光雷达。当然，市场上也存在采用纯视觉方案实现ADAS的“另类”，比如特斯拉和Mobileye。但相比于以纯视觉为主，又同时在4D毫米波雷达和激光雷达上投入技术部署的Mobileye，特斯拉从行动上看是铁了心要走纯视觉路线了。
 
去年5月，特斯拉宣布将停用毫米波雷达，逐步使用全视觉实现Autopilot和FSD自动驾驶系统，同时北美市场的Model 3和Model Y出厂不再配备毫米波雷达。今年二月，特斯拉的高端产品线Model X和Model S在北美市场也取消了毫米波雷达的配置。
 
从算法上抛弃毫米波雷达数据其实也可以理解，但从硬件上直接取消毫米波雷达配置似乎稍微有点激进。果然，很快转折就来了。刚在高端产品线Model X和Model S上取消毫米波雷达，6月从特斯拉向美国联邦通信委员会（FCC）提交的注册信息中，出现了一款特斯拉开发的毫米波雷达的身影。而9月14日，在特斯拉公开的零配件目录中，也出现了一个用于Model X和Model S车型的新雷达支架，与以往的雷达和支架样式都不同。
 
这难道意味着，特斯拉要推翻自己的说法，重新用上毫米波雷达了？
 
不用毫米波雷达，但高分辨率成像雷达除外
 
在去年宣布停用毫米波雷达后，特斯拉CEO马斯克曾表示，纯视觉会比视觉+雷达的安全性更高，视觉已经做得足够好，以至于雷达实际上是降低了信噪比（信噪比越高通信质量越高）。但在这句话之后，其实还有另一句话：“分辨率非常高的雷达会比纯视觉更好，但这样的雷达并不存在。我的意思是高分辨率雷达的视觉会比纯视觉好。”
 
然而，真的不存在这样的雷达吗？尽管不知道马斯克口中“分辨率非常高”是有多高，但2019年Arbe首次推出的4D成像雷达Phoenix，搭载由48个接收通道和48个发射通道组成的专用射频芯片组，共2304个虚拟通道，最高已经可以达到1°横向分辨率和2°纵向分辨率，同时每秒生成30帧完整的点云图。
 
同时，区别于传统毫米波雷达，受益于在角度分辨率上的提高，其对汽车可自由行驶区域映射增强了很多，实现更强大感知和自由空间映射，可以避开运动以及静止的障碍物，更有效地消除误报，解决“幽灵刹车”等问题。
 
有意思的是，2020年10月，有黑客通过分析特斯拉的软件更新，发现其中新增了一个名为“Phoenix”的新雷达选项，刚好与Arbe的成像雷达对上了。但既然测试了，最后特斯拉却没有选择用Arbe的成像雷达，而是选择自己开发雷达，可能的原因有两个，一是性能上还达不到马斯克口中的“高分辨率”，二是成本还是高了。  
当然，要知道特斯拉选择自己开发毫米波雷达的原因，就要从已经公开的规格里寻找答案。在FCC的注册信息中，特斯拉提交了其雷达的一些技术参数，包括天线布局和频率等，但更多信息需要到今年12月4日才可以正式披露。这颗特斯拉开发的毫米波雷达FCC编号为2AEIM-1541584，从认证信息中可以了解到，其采用了6发射通道、8接收通道组成的射频芯片组，频率为77GHz，但扫描帧率只有15Hz。
 
从参数上，要比Arbe的成像毫米波雷达规格低出不少，甚至要比大陆ARS540成像雷达的12发射16接收规格还要砍半。由于大陆ARS540采用的是德州仪器2017年推出的四级联成像雷达方案，业内人士猜测，特斯拉的6发射8接收雷达很可能是采用了两片射频芯片组的方案。其中的考量，或许是特斯拉希望用软件算法提高效果，以降低雷达硬件成本，这样的风格也确实很符合企业调性。
 
另一个猜想：或许用于Tesla Bot？
其实在9月的零配件目录中所出现的新的雷达支架，与FCC曝光的毫米波雷达安装孔位基本吻合，所以基本可以确定未来在新的Model S或是Model X车型上会看到新的毫米波雷达配置。
 
不过也有另一种观点认为，毫米波雷达可能会在Cybertruck皮卡或是Semi卡车等大型车辆上被应用，由于车辆的体型较大，盲区相对较多，特斯拉可能在一些部分会使用毫米波雷达用于补盲。
 
同时，去年发布的Tesla Bot也可能会用到毫米波雷达。对于人型机器人而言，由于应用场景多在室内，场景较为复杂，除了走动的人或宠物，还可能遇到玻璃门等障碍物，这个时候通过视觉传感或激光雷达都有一定误识别的概率。而毫米波雷达可以轻易识别出玻璃等透明障碍物，并可在暗光、烟雾等环境中实现对周围环境的识别，大大拓宽了人型机器人的使用场景。
 
 
小结：
 
虽然成像雷达已经在性能上相比传统毫米波雷达有很大提高，但距离马斯克口中“高分辨率雷达的视觉会比纯视觉好”的程度还非常遥远，目前最先进的成像雷达也只能做到低线数激光雷达的效果。但未来随着成像雷达性能的进一步提升，在自动驾驶领域作为主传感器并不是没有可能。