Perché i radar avanzati per auto utilizzano così tante antenne?

Negli ultimi due anni, ho lavorato su quasi una dozzina di moduli radar, mirati principalmente al mercato automobilistico. Campi strettamente correlati sono il radar per droni, i sensori radar per robot e sistemi industriali, il rilevamento dei segni vitali tramite radar, il tracciamento di movimenti e gesti, e sistemi di sicurezza avanzati. Il grosso del business, da un punto di vista commerciale, si trova nell'automotive, dove sempre più sistemi ADAS cercano modi migliori per catturare dati importanti dall'ambiente circostante.

Gli obiettivi operativi in questi sistemi si riducono a costruire sistemi che possano supportare veicoli autonomi rendendo allo stesso tempo le auto più sicure in generale. Tuttavia, per fare ciò, i sistemi radar che operano a frequenze molto alte stanno seguendo due tendenze:

• I radar più recenti stanno utilizzando un numero di antenne molto elevato, molto superiore a quello che sarebbe utilizzato in un modulo radar per auto tipico (vedi qui per un esempio)
• I dati radar potrebbero essere utilizzati insieme ad altri dati dei sensori per inferire ulteriori qualità degli oggetti tracciati

Per chiunque sia interessato a progettare sistemi innovativi in questo ambito, è importante seguire queste linee guida di progettazione PCB per sfruttare il maggior numero di antenne. Prima esamineremo perché i sistemi radar innovativi stanno utilizzando così tante antenne in spazi piccoli e come il PCB deve essere strutturato per sfruttare queste capacità avanzate.

Maggiore numero di antenne offre capacità di imaging

Cosa succede quando abbiamo un sistema RF con più antenne di trasmissione e ricezione collocate insieme che operano simultaneamente? I sistemi radar stanno utilizzando questa architettura con un alto numero di antenne collocate insieme per migliorare le loro capacità nelle seguenti aree:

• Maggiore numero di antenne = maggiore risoluzione
• Maggiore numero di antenne = maggiore guadagno = maggiore portata
• Maggiore numero di antenne = campo di scansione più ampio
• Maggiore numero di antenne = funzionalità MIMO per il tracciamento di più oggetti

Giusto per fare un esempio, date un'occhiata a questa immagine recentemente rilasciata del PCB utilizzato in un modulo radar Tesla. Il PCB mostrato nell'immagine qui sotto è stato preso da un radar Tesla come parte di un teardown da parte di Tegan Courts su Ghost Autonomy. In questa immagine, vediamo un insieme di array di antenne patch in serie-parallelo, con 14 elementi totali e 234 patch radianti distribuiti in tutto il modulo.

L'obiettivo nella progettazione di nuovi sistemi radar con un alto numero di antenne collocate vicine è implementare capacità di imaging. Quando la risoluzione angolare di questi sistemi diventa abbastanza alta (meno di 1 grado in ogni direzione di scansione ortogonale), ciò può essere valutato osservando un grafico guadagno vs. azimuth (o guadagno vs. elevazione). In generale, man mano che vengono aggiunte più antenne all'array, il guadagno di picco sarà più alto e la risoluzione angolare intorno al picco sarà più stretta.

Un grafico come quello sopra illustra che il sistema radar può fornire scansioni estremamente precise, il che significa che possono essere effettuate molteplici misurazioni radar su un singolo oggetto. Queste scansioni ad ogni angolo possono essere utilizzate per costruire immagini 2D.

Quando abbinato a un altro sensore, come una telecamera, il sistema di imaging radar può ora identificare e tracciare il movimento degli oggetti con altissima precisione. Questo pone la domanda, perché non tracciare direttamente gli oggetti usando le telecamere, o perché non utilizzare il lidar?

Perché Non Telecamere e Lidar?

Tecnicamente, potresti realizzare lo stesso tipo di scansione con il lidar, ma un sistema lidar richiede un sottosistema ottico più complesso di quello che troveresti in un sistema radar MIMO comparabile. Questo è il motivo per cui abbiamo assistito a un passaggio dai sistemi di visione, al lidar e ora all'uso del radar.

I sistemi radar possono essere utilizzati per formare immagini 5D (coordinate x e y nell'immagine 2D, distanza, direzione e velocità), e una nuova immagine può essere generata istantaneamente in un altro momento attraverso una scansione radar ripetuta. Con più antenne montate su un PCB, si ottiene una risoluzione in continuo aumento che può competere con il lidar.

E le telecamere? Tentare di inferire l'identificazione, la categorizzazione, la distanza, la direzione e la velocità da un singolo video clip è estremamente intensivo in termini di dati. Se il numero di fotogrammi richiesti per un'identificazione accurata è proporzionale a N, allora la quantità di dati di addestramento necessari per formarsi su tutti i 5 gradi di libertà è proporzionale a N^5. Dovrebbe essere ovvio che ciò è impraticabile, specialmente perché il radar fornisce misurazioni dirette di 3 di questi gradi di libertà e non devono essere inferite dai dati dell'immagine.

L'altra ragione per l'alto numero di antenne è il tracciamento di più oggetti. Questo è un altro ambito in cui tentare di tracciare distanza, direzione e velocità da un flusso video è estremamente intensivo in termini di dati a causa dei requisiti del set di dati per l'addestramento; semplicemente non può essere fatto con un sistema di imaging 2D basato su telecamere. Al contrario, il radar può misurare direttamente direzione, distanza e velocità senza l'uso dell'IA.

I sistemi radar con un alto numero di antenne possono implementare la funzionalità MIMO attraverso l'array, il che permette di identificare e tracciare più oggetti attraverso misurazioni dirette, significando che non è necessaria l'inferenza AI per il primo passo. Una volta che un oggetto è identificato, il radar può eseguire una scansione ad alta risoluzione dell'oggetto per l'identificazione/categorizzazione come immagine fissa con una rete neurale di base per la visione artificiale standard.

Quanto Sono Grandi Questi Array?

Il tipo di grafico della risoluzione angolare potrebbe essere prodotto con un array virtuale con ~100 o più antenne; per esempio, questo potrebbe essere raggiunto con un array 10 x 10 Tx/Rx di antenne a patch su un singolo PCB. Questi array di antenne a patch appaiono simili all'immagine qui sotto, dove un alto numero di emettitori è posizionato sullo stesso strato.

Basandosi sulle necessità di inferenza AI nei sistemi radar avanzati delineati sopra, e l'eliminazione di sistemi ottici complessi nei lidar o i requisiti di addestramento intensivo nei sistemi video, dovrebbe essere chiaro perché i radar ad alta risoluzione con un elevato numero di antenne sono vantaggiosi. Se vuoi costruire uno di questi sistemi per la robotica, droni, veicoli o qualsiasi altro sistema che beneficia del tracciamento degli oggetti, allora alcune regole standard di progettazione PCB si applicheranno. Dai un'occhiata alle seguenti risorse per saperne di più sulla collocazione e il routing di grandi array:

• Che cos'è il Beamforming Ibrido?
• Come Progettare un Stackup PCB Ibrido
• Confronto tra Materiali PCB RF per Dispositivi mmWave
• Progettazione di Antenne a Schiera Fasata per Applicazioni 5G

Oltre il Radar per Auto?

Come ho menzionato sopra, ci sono altre aree importanti dove i sistemi radar con un alto numero di antenne sono applicabili. Questi sistemi richiedono l'integrazione con altri sistemi di rilevamento, inclusi telecamere e microfoni, per avere una percezione maggiore del mondo circostante. Il prossimo sistema robotico che ha capacità di tracciamento del movimento e riconoscimento dei gesti lo farà con il radar, che è molto più facile oggi grazie a molte opzioni di circuiti integrati per i trasmettitori radar.

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