一种新的道路上的眼睛

Matt Harrison，人工智能总监和Safa Salman，员工硬件工程师，Metawave Palo Alto，美国

实现高度自动驾驶的一个障碍是，需要开发一种传感器技术，能够在远距离、恶劣天气、弯道和角落以及其他具有挑战性的环境下，充分探测和分类物体，尤其是距离较近的物体。在Ansys HFSS仿真的帮助下，雷达和5G初创公司Metawave建立了一个突破性的雷达平台，克服了这些问题，帮助快速实现自动驾驶。

在一个完美的驾驶场景中，街道上没有行人、骑自行车的人、玩耍的孩子、自由奔跑的动物、垃圾、光滑的斑点、交通锥和其他潜在的危险，包括粗心或分心的司机。不幸的是，真实的道路要复杂得多，今天，汽车制造商正在构建高度自动化的功能，但仍然需要驾驶员在场。

未来的汽车如何才能满足当今的安全要求，以及对平稳驾驶体验的期望?汽车制造商正在考虑如何在司机仍在驾驶的情况下提供高度自动化的功能，创新公司提供所需的传感器，以确保我们为未来在高速公路、城市街道和社区道路上行驶的自动驾驶汽车做好准备。华体会官网app下载新浪摄像头、激光雷达、超声波传感器和雷达——以及人工智能——都在被创新，以创造一个新的交通世界。自动驾驶汽车的传感器技术是一项大业务，仅激光雷达市场就在2019年达到10亿美元，预计到2021年汽车雷达市场将达到66.1亿美元。

Metawave表示，即使在黑暗或大雾等限制人类视野的条件下，SPEKTRA也可以检测并分类330米外的道路物体。

今天的传感

目前的传感器可能达不到要求。相机的分辨率很高，但它们只能看到50米以外的地方。激光雷达可以看到远处的物体，但大多数这些平台都很昂贵而且很大，而且在黑暗或恶劣天气下无法看到。今天的数字波束形成雷达可以在黑暗中看到东西，但它很难区分物体。

事实上，所有这些传感器都很重要;它们的存在有不同的原因，它们提供不同的信息，使车辆能够平稳、安全地运行。但如今缺失的传感器是什么?微波认为那是远程模拟雷达。

波束控制用于以毫秒为单位扫描视场。波束形成和波束控制相结合，可以形成高频无线电信号波束，并将其指向特定方向，将雷达信号聚焦成扫描整个场景的窄波束。因此，SPEKTRA雷达可以实现远程探测和更高的分辨率。

与Metawave的AWARE人工智能(AI)平台相结合，SPEKTRA可以快速对物体进行分类，甚至是那些彼此靠近的物体。SPEKTRA雷达可以检测和分类330米以内的道路物体和200米以内的行人。在黑暗的夜晚、浓雾、沙尘暴或大雨中，它可以像在晴朗的条件下一样轻松地做到这一点。

虽然Metawave设计了SPEKTRA，以解决与高度复杂的远程应用相关的困难自动驾驶包括高速公路导航、交通堵塞导航和自动紧急制动等功能，它足够灵活，可以适应任何传感器套件，也可以适应在较短的范围内运行。

推动自动驾驶的边界

Metawave工程师在开发过程开始时使用Ansys HFSS，然后再次集成天线罩和外壳等组件。通过模拟SPEKTRA的相控阵天线和印刷电路板(PCB)型馈电网络将信息传输到天线，Metawave预测了波束在各个角度的行为，并推动了雷达规格的界限，包括:

• 窄波束用于高分辨率，这使得SPEKTRA能够在远距离探测相邻目标
• 低侧瓣，降低误检概率
• 高增益，用于更远距离的目标探测
• 视场的瞬时照明，以跟踪所有周围目标的方向

通过使用Ansys HFSS中的自适应网格划分和3D组件功能，Metawave避免了网格划分过少或过少的风险，这可能导致精度损失。Ansys的自适应网格划分也有助于在更大的模型中保留子部件的参数。

由于Ansys HFSS在同一用户界面中包含多个求解器，并且具有简化的仿真模型设置过程，因此工程师可以快速开始设计过程，从而缩短了开发周期并降低了成本。

与Metawave的AWARE人工智能平台相结合，SPEKTRA可以对物体进行分类，即使是那些彼此靠近的物体，也可以在远距离上以高角度分辨率进行分类。

可制造性设计

无论产品是简单的木榫，还是复杂的人工智能集成雷达，如何制造都是贯穿产品设计和开发过程的重要考虑因素。Ansys HFSS使Metawave工程师能够快速权衡多种设计的优缺点，设想最终产品，并验证他们对性能和可制造性的假设。

具体来说，Metawave工程师希望确定原型设计能够承受PCB制造公差所需的变化，并且仍然提供最佳性能。将Ansys Optimetrics工具箱添加到Ansys HFSS中，提供了统计功能，使他们能够衡量所提议原型的可行性、灵活性和鲁棒性。

自动驾驶之路

Metawave于2019年开始向领先的汽车制造商和一级运输供应商提供第一阶段的概念验证产品。其先进的光束转向功能旨在帮助汽车行业从驾驶员辅助汽车转向全自动驾驶，无人驾驶汽车,而且要安全行驶，不管路上有什么情况。