4Dレーダー：ADAS分野における新世代のセンシング技術

現在の新車発表会では、NOA（Navigate on Autopilot、自動運転のためのナビゲーション）機能を搭載していないものは、発表の資格さえないものと見なされます。高速NOA、環状線NOA、さらには都市型NOAのとどまることのない普及は、L2+の大規模な導入の勢いが加速していることを示しています。

NOAを実現する3つの主要なセンシング技術（カメラレンズ、ミリ波レーダー、レーザーレーダー）には、それぞれに長所と短所があり、相互補完することができます。

中でも名高いレーザーレーダーは、高分解能であることが競争上最大の差別化要因となっています。しかし、4Dイメージングレーダー（4D：距離［Range］、速度［Velocity］、方位角［Azimuth］、仰角［Elevation］の4次元）の技術は進歩し続けており、多くのアプリケーションシナリオでレーザーレーダーに取って代わることができます。このため、4Dイメージングレーダーを使用してレーザーレーダーを置き換え、L2+のNOA機能をより広く普及させたいと考える自動車メーカーが増えており、これには何といっても、レーザーレーダーのコストが4Dイメージングレーダーをはるかに上回ることが背景にあります。2030年には、L2+のモデルが50%を占めるようになると予測されており、これも4Dイメージングレーダーに大きな可能性をもたらしています。

では、どのような4DイメージングレーダーがNOAの要件を満たすことができるのでしょうか？ここでは、アヴネットが発表したS32R41+2*TFE82デュアルチップカスケードソリューションを取り上げ、3つの側面から詳細に探ります。

優れたRFフロントエンドセンシング

4Dイメージングレーダーは歩行者や自転車などを識別する必要があり、これにはセンサがより遠く、より小さな物体を検出でき、かつ小さな物体を確実に識別できる必要があります。

イメージングレーダーは、静止または移動する複数のターゲットについて、それらターゲットが互いに非常に接近していても、最大300メートルの距離で検出、識別、追跡する必要があります。RFの部分に関しては、RFリンクバジェット、出力、雑音指数、位相ノイズなどの最適化を行い、検出能力と分解能を向上させることを意味します。

TEF82 RFCMOS車載レーダートランシーバは、高性能・低消費電力のシングルチップ車載FMCW（周波数変調連続波）レーダートランシーバで、76GHz～81GHzの車載レーダー周波数帯を完全にカバーしています。この完全に統合されたRFCMOSチップは、3つのトランスミッタ、4つのレシーバ、ADコンバータ（ADC）、位相回転子、低位相ノイズ電圧制御発振器（VCO）を内蔵しています。

TEF82はRF性能が強化されており、13.5dBの出力、11.5dBの低雑音指数、95dBc/Hz@1MHzの低位相ノイズで、カスケード接続された高分解能イメージングレーダーをサポートします。

また、TEF82はスイープ開始周波数のスロードリフトをサポートし、専用のレジスタが設置され、設定が非常に容易でユーザーフレンドリーであり、各チャープの開始周波数が1つ前のチャープの開始周波数より高くなっています（またはチャープ方向によっては低くなっています）。このような波形設計のメリットは、単一のチャープのスイープ時間が短くなることにあります。このため、ドップラー演算を行うとき、曖昧さなしの速度推定能力が向上すると同時に、チャープのカスケード接続によってより高いスイープ帯域幅が得られるため、さらに高い距離分解能を得ることができます。また、各チャープが占用する帯域幅が異なるため、レーダーとの干渉を一定程度回避する効果があります。

このような優れたRFフロントエンド性能により、4Dミリ波レーダーの要件に非常に適したものとなっています。

完全統合されたハードウェアの処理能力

4Dミリ波レーダーは、サブディグリーの分解能で高密度の点群を生成するため、膨大なデータ量をもたらします。効率的なプロセッサと専用に設計されたレーダーアクセラレータ、そして高度なアルゴリズムを組み合わせることで、これらの高密度データを処理します。

プロセッサの強大な計算能力により、レーダーはリアルタイムで大量のデータを処理し、環境の正確な3D画像を生成することができます。MIMO（Multi-Input Multi-Output）技術との組み合わせを通じて、レーダーシステムはより多くのバーチャルチャネルを実現し、ターゲットの計測と追跡の精度および範囲を向上させることができます。このほか、自動運転／運転支援は極めてリアルタイム性が高いため、センサ側でデータの高速処理を実現し、リアルタイムに応答する必要があります。

S32R41プロセッサは、Arm Cortex-A53およびCortex-M7コアを採用し、専用のレーダー処理アクセラレータSPT3.5と組み合わせ、8MBのSRAMを搭載しているほか、2つのイーサネットインターフェイスと2つのCANFDインターフェイスを装備しています。

注目すべきは、新しいSPT 3.5が前世代のSPT 2.8と比較して向上されている点です。VFPU（ベクトル浮動小数点演算ユニット）を装備したBBE32 DSPが新しいレーダー後処理機能を提供します。より大容量のメモリはレーダー数を大幅に増加させることができるほか、カスケード接続された最大2つのトランシーバのサポートで、高度な高分解能レーダーを実現することができます。

SPTとは、ミリ波レーダーのデジタル信号処理に用いるハードウェアアクセラレータの総称であり、これにはFFT、MAXS（ピーク検索）、Copy（データコピー）、VMT（剰余や対数などを求める数学演算）、HIST（ヒストグラム統計）、SORT（並べ替え）などが含まれます。つまり、S32R41において、基本的なレーダー信号処理はすべてハードウェアアクセラレータにより実現され、速度が速く、消費電力が低くなります。4Dミリ波レーダーのその他のデジタル信号処理（行列演算、逆行列の計算、行列分解のベクトル演算など）は、DSPにより実現されます。

フレンドリーな開発環境

自動車のモデル発売頻度が高くなるにつれ、製品の発売サイクルが短縮され続けている一方で、レーダーの開発はより複雑になり、RFアンテナや高速ハードウェア、豊富なアルゴリズムが関わっているため、ますます多くのメーカーがツールやリファレンス、標準ソフトウェアの提供に注目するようになっています。

アヴネットのデュアルチップカスケードソリューションは、アンテナのリファレンスおよび対応するレーダーキャリブレーションアルゴリズムを提供しています。このほか、アヴネットは開口径拡大技術を開発しています。これは、BurgやMarpleなどの時間定常信号処理アルゴリズムを利用して、開口径を線形拡大し、多受信・多送信を介さずに開口径を拡大できるものです。また、アヴネットのソリューションはフレンドリーなPython開発環境もサポートしており、RFエンジニアがTEF82のRF性能を手軽に評価できると同時に、アルゴリズム技術者が自分のアルゴリズムを迅速に開発・検証できるようにしています。

まとめ

レーダーセンサは、すでに現代の車載ADASに欠かせないものとなっています。4Dミリ波レーダーは、ADAS分野における新世代のセンシング技術であり、より優れたRFフロントエンド、より高い処理能力、よりフレンドリーな開発環境を通じ、未来のスマート化に向けた発展において重要な役割を果たします。

コストパフォーマンスに優れた4Dイメージングレーダー技術の登場に伴い、L2+とよりハイエンドへと向かう自動車のADASセンサの組み合わせが大きな影響を与え、L2+レベルの安全性と快適性のための機能が広く応用されるようになり、より安全な運転とよりよいユーザーエクスペリエンスが実現されます。