川速微波成立于2006年，技術(shù)班底源自于中科院電子所，公司發(fā)展已有十多年的歷史，微波雷達技術(shù)積累深厚、研發(fā)人員系列完備、微波測試儀器設(shè)施齊全，產(chǎn)品化經(jīng)驗豐富，并具有科學(xué)規(guī)范的微波雷達大規(guī)模生產(chǎn)體系。

公司的核心技術(shù)源自于中國科學(xué)院、中國電子科技集團、中國航天科技集團的頂級科學(xué)研究院所，核心人才來自于中科院、北京大學(xué)、西安電子科技大學(xué)、成都電子科技大學(xué)等技術(shù)院所和高校，碩士以上占比80%。

目前公司在北京科技開發(fā)區(qū)建有生產(chǎn)基地，占地規(guī)模近2000平米，配有完善的加工、測試、調(diào)試場所和環(huán)境試驗場所，對用料采購、生產(chǎn)、檢驗、質(zhì)量和售后等多方面都有強化的資源配置和規(guī)范化管理。

公司在交通雷達領(lǐng)域、安防領(lǐng)域，積累了大量雷達測試經(jīng)驗和數(shù)據(jù)，包括各種應(yīng)用環(huán)境、各種車輛、各種天氣狀況，為車用雷達對各種復(fù)雜路況、各種車型探測、各種天氣狀況的適應(yīng)性，都提供了豐富的數(shù)據(jù)支撐。公司主要的產(chǎn)品有測速雷達、流量檢測雷達、安防雷達，在業(yè)內(nèi)有廣泛的應(yīng)用。

跨入汽車領(lǐng)域

在微波雷達技術(shù)上，川速微波通過多年的探索積累，擁有雷達系統(tǒng)總體設(shè)計技術(shù)、射頻與微波天線技術(shù)、雷達信號處理技術(shù)等三大核心技術(shù)，能夠獨立自主、科學(xué)規(guī)范地完成復(fù)雜體制的雷達系統(tǒng)設(shè)計和開發(fā)。

公司在各類雷達產(chǎn)品的研發(fā)中，掌握并應(yīng)用了多普勒體制、線性調(diào)頻連續(xù)波體制、跳頻體制、脈沖壓縮體制、相控陣?yán)走_體制、MIMO等多種雷達系統(tǒng)設(shè)計。

川速微波掌握多種形式大規(guī)模微帶陣列天線設(shè)計技術(shù)，能夠靈活選擇適用于車用雷達布局的陣列天線，增加天線帶寬、增加加工容差、設(shè)計容差。在各種雷達信號處理流程和算法上，形成了清晰地模塊化信號處理流程，生成了一系列成熟可靠的算法模塊，方便快速移植和算法升級。

同時，十多年來積累的系統(tǒng)化工程問題的解決方法，給雷達從樣機到產(chǎn)品轉(zhuǎn)化過程提供了可靠有力的保證。

觀察到汽車?yán)走_市場的崛起，公司于2012年正式立項研發(fā)24GHz頻段汽車?yán)走_產(chǎn)品，包括24GHz前向汽車?yán)走_、24GHz環(huán)境感知雷達產(chǎn)品，目前相關(guān)產(chǎn)品都已實現(xiàn)批量生產(chǎn)和供貨。

圖： 24GHz汽車?yán)走_系列產(chǎn)品

2014年初公司開始研發(fā)77GHz頻段毫米波汽車?yán)走_產(chǎn)品，并成為首批獲得飛思卡爾（現(xiàn)被恩智普收購）77G毫米波汽車?yán)走_芯片樣品和技術(shù)支持的公司之一。

基于飛思卡爾MR2001系列微波芯片套片，開發(fā)了初始版本的毫米波汽車?yán)走_原理樣機，并在此基礎(chǔ)上進行原始數(shù)據(jù)采集和算法開發(fā)。后推出第一代中遠程毫米波汽車?yán)走_產(chǎn)品，已給到部分OEM廠商試用，如南京金龍客車、長江汽車、云樂汽車。

圖：公司的第一代單芯片毫米波汽車?yán)走_

跨界需要哪些能力？

川速微波是一家在毫米波雷達領(lǐng)域積累十多年經(jīng)驗的公司，但在汽車領(lǐng)域，還是一個“新人”。

以往的經(jīng)驗雖然在技術(shù)實現(xiàn)上能有所幫助，但汽車行業(yè)有其特殊的屬性，為了適應(yīng)新領(lǐng)域，公司也針對性的進行了一些調(diào)整。在汽車?yán)走_市場，公司針對不同的功能需求和市場需求，開發(fā)了系列汽車?yán)走_產(chǎn)品。

圖：川速微波汽車?yán)走_系列產(chǎn)品全覽

公司研發(fā)的24GHz單目標(biāo)盲點監(jiān)測雷達是一款中端盲點監(jiān)測雷達，是單發(fā)單收的結(jié)構(gòu)，在0.3m-15m的測量距離內(nèi)，精度可達0.3m。

安裝于車輛左右尾燈附近，用于短距離范圍內(nèi)監(jiān)測本車后視鏡區(qū)域盲點；當(dāng)監(jiān)測到側(cè)后方盲區(qū)有靠近本車的移動物體時，可進行實時報警，以提醒駕駛員謹(jǐn)慎處置，避免發(fā)生側(cè)撞事故。

該雷達傳感器可用于車輛后方、前方、側(cè)方小區(qū)域范圍的 BSD 功能，以及LCA、后向穿越車輛報警、開門輔助、后方碰撞預(yù)警、前向車輛報警等 。

圖： 24G多目標(biāo)盲點監(jiān)測雷達

24GHz 多目標(biāo)盲點監(jiān)測雷達，采用2發(fā)3收的結(jié)構(gòu)，適用范圍為0.5m ~ 50m，精度為0.3m。適用于中短距離區(qū)域、寬方位角度范圍探測，以及多目標(biāo)識別與跟蹤，獲取目標(biāo)速度和距離、角度信息?？蓪崿F(xiàn)BSD、LCA、RCTA、（EAF） 。

77GHz 毫米波頻段的雷達產(chǎn)品，采用 3 發(fā) 4 收架構(gòu)， 3 個發(fā)射天線具有不同的波束角寬度，可同時實現(xiàn)遠、中、近三種探測模式。

最遠的探測距離 200 米，距離分辨率遠程可達1.6米，中程（1-100m）可達0.8米，近程（0.5-50m）可達0.4米。中距模式下，能夠?qū)崿F(xiàn)大多數(shù)道路環(huán)境下的 ACC、 AEB 功能。

圖： 77GHz毫米波雷達

雷達的單/多目識別

汽車毫米波雷達傳統(tǒng)的功能是測障礙物距離，能夠適應(yīng)多種惡劣的環(huán)境。但隨著自動駕駛的發(fā)展，車身傳感器的豐富，毫米波雷達也受到了來自于視覺、激光等傳感器的挑戰(zhàn)。

為此，毫米波雷達也在拓展著新的可能，比如識別更多的障礙物，識別更遠的距離。

目前毫米波汽車?yán)走_有單目標(biāo)與多目標(biāo)識別的功能，他們往往是根據(jù)雷達系統(tǒng)只輸出一個目標(biāo)的信息，還是輸出多個目標(biāo)的信息進行區(qū)分。

雷達系統(tǒng)本身可以從距離維、速度維、角度維進行目標(biāo)的區(qū)分。雷達其實都有一定程度的多目標(biāo)識別能力，只要被檢測的兩個目標(biāo)在雷達距離分辨率、速度分辨率、角度分辨率之上即可。

在通常的定義當(dāng)中，多目標(biāo)更多的是指是否有探測目標(biāo)方位角的功能。沒有測角功能，同距、同速的目標(biāo)會被雷達判定為一個目標(biāo)；有測角功能，當(dāng)目標(biāo)處在同距、同速上也是可以被一定程度的區(qū)分開來。

藉此，具體到雷達系統(tǒng)設(shè)計上，就主要在于雷達是否有多個接收天線或多個發(fā)射天線，通過天線的排布設(shè)計，發(fā)射波形設(shè)計和信號處理可以實現(xiàn)符合不同應(yīng)用需求的測角的功能。

除了功能實現(xiàn)，在算法實現(xiàn)上多目標(biāo)的識別在跟蹤技術(shù)上會進行X-Y方向的二維目標(biāo)跟蹤濾波，相對于單目標(biāo)基于直線運動模型的一維目標(biāo)跟蹤濾波，多目具有更高的準(zhǔn)確性和可靠性。

公司的24GHz毫米波雷達分單目標(biāo)環(huán)境感知和多目標(biāo)環(huán)境感知，其中多目雷達能探測多個目標(biāo)，對多個車輛目標(biāo)進行識別和跟蹤，目前已經(jīng)處在量產(chǎn)階段。而77GHz毫米波雷達在近距模式下，也能夠?qū)崿F(xiàn)非機動車、行人等目標(biāo)的檢測與識別。

更進一步的融合

毫米波雷達本身功能雖然在不斷的演進升級，但在既有的技術(shù)條件下，同其他傳感器融合，實現(xiàn)部分智能駕駛功能的情況還不會改變。

部分先行落地的ADAS功能，基于可靠性的考慮，大多會使用雷達+視覺融合的方式。尚處早期的國產(chǎn)供應(yīng)商，很難有具備融合原生方案的能力，川速微波也在積累著經(jīng)驗。

在目前的自動駕駛傳感器配置中，視覺有很高橫向、縱向角度分辨，可區(qū)分顏色，無測速功能，受光線、雨雪天氣影響；激光雷達有很高橫向角度分辨率，較高縱向角度分辨率，有測距功能，無測速功能，受雨雪天氣影響；毫米波雷達有測距、測速功能，擁有全天候工作能力，但角度分辨率比較低；超速波雷達工作距離短，易受干擾。

各種傳感器功能特點不一樣，有優(yōu)點也有缺點，可以通過信息融合實現(xiàn)功能互補，也可以通過信息融合實現(xiàn)安全冗余探測。

目前融合多見于視覺與毫米波雷達的融合，常見的都是在傳感器目標(biāo)輸出層級的融合，未來會趨向于在更底層的數(shù)據(jù)層級上做融合，需要面對處理能力、數(shù)據(jù)帶寬等方面的巨大挑戰(zhàn)。

融合過程中要解決諸多核心問題，如多傳感器融合的系統(tǒng)架構(gòu)、傳感器配置與布局；具體到各個傳感器，基于機器學(xué)習(xí)智能信號處理方法、數(shù)據(jù)信息深度挖掘；基于目標(biāo)屬性的空間域傳感器數(shù)據(jù)匹配方法；同維度、跨精度多傳感器數(shù)據(jù)融合方法；不同天氣狀況、不同應(yīng)用場景下各傳感器數(shù)據(jù)置信度動態(tài)分配模型；不同維度數(shù)據(jù)的綜合目標(biāo)識別模型、決策模型。

對于一家毫米波雷達出身的企業(yè)而言，要解決的問題還有很多，而在汽車零配件國產(chǎn)化的過程中，這樣的坎兒也是必須要邁過的。