道路上的一种新型眼睛

美国帕洛阿尔托Metawave公司AI总监Matt Harrison和硬件工程师Safa Salman

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、弯道和其他具有挑战性的情况下，充分检测和分类物体，尤其是距离很近的物体。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，帮助快速跟踪自动驾驶。

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

未来的汽车如何满足今天的安全要求，以及对平稳驾驶体验的期望?现在，汽车制造商正在决定如何在驾驶员仍在驾驶的情况下提供高度自动化的功能，因为创新公司提供了所需的传感器，以确保我们为未来的高速公路、城市街道和社区道路上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——都在不断创新，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个大生意，光激光雷达市场就将在2019年达到10亿美元，而汽车雷达市场预计到2021年将达到66.1亿美元。

Metawave表示，SPEKTRA可以探测并分类330米外的道路物体，即使在黑暗或大雾等限制人类能见度的条件下也是如此。

今天的传感

目前的传感器还达不到要求。相机有很高的分辨率，但它们只能看到大约50米外。激光雷达可以看到远处的物体，但这些平台大多昂贵而庞大，在黑暗或恶劣的天气下无法看到。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;它们存在的原因各不相同，它们提供的信息也各不相同，以便车辆能够平稳、安全地运行。但是今天缺少的传感器是什么呢?元波认为这是远程模拟雷达。

波束转向用于以毫秒为单位扫描FoV。波束形成和波束转向相结合，可以使高频无线电信号波束成形并指向特定方向，将雷达信号聚焦成在整个场景中扫描的窄波束。因此，SPEKTRA雷达能够实现远程探测和更高的分辨率。

与Metawave的AWARE人工智能(AI)平台集成后，SPEKTRA可以快速对物体进行分类，甚至是那些彼此接近的物体。SPEKTRA雷达可以探测和分类约330米以内的道路物体和约200米以内的行人。它可以在黑夜、浓雾、沙尘暴或大雨中轻松做到这一点，就像在晴朗的条件下一样。

虽然Metawave设计SPEKTRA是为了解决与高度相关的困难、长期应用自动驾驶包括高速公路驾驶员、交通堵塞驾驶员和自动紧急制动等功能，它足够灵活，适合任何传感器套件，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。Metawave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，预测了波束在所有角度的行为，并突破了雷达规格的边界，包括:

• 窄波束高分辨率，使SPEKTRA能够在远距离探测相邻目标
• 低侧叶，以减少错误检测的概率
• 高增益，用于更远距离的目标探测
• 瞬时照明的视野，以跟踪周围所有目标的方向

通过使用Ansys HFSS中的自适应网格和3D组件特性，Metawave避免了网格不足或过度啮合的风险，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组件的参数。

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

与Metawave的AWARE人工智能平台集成后，SPEKTRA能够以高角度分辨率对物体进行远距离分类，甚至是那些彼此靠近的物体。

可制造性设计

无论产品是简单的木销子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点和缺点，想象最终产品，并验证他们关于性能和可制造性的假设。

具体来说，Metawave工程师希望确保原型设计能够承受PCB制造公差所要求的变化，并仍然提供最佳性能。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

2019年，Metawave开始向领先的汽车制造商和一级运输供应商交付第一阶段的概念验证产品。其先进的波束转向功能旨在帮助行业从驾驶员辅助汽车转向完全自动驾驶汽车，无人驾驶汽车,而且要安全，不管路上还有什么。