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Mit der zunehmenden Verbreitung der Radartechnologie in Autos und der damit verbundenen Interferenz

Die Radartechnologie ist kostengünstiger, rechenintensiver und für fast alle Umgebungsbedingungen undurchlässig und bietet in vielen Sicherheitsanwendungen im Automobilbereich einen überzeugenden Vorteil. Kein Wunder also, dass es laut Grandview Research mehr als ein Drittel des Marktes für Kollisionsvermeidungssensoren ausmacht.

Wichtige Anwendungen, bei denen Radar derzeit zum Einsatz kommt, sind die adaptive Geschwindigkeitsregelung, die Erkennung von toten Winkeln, die Kollisionswarnung, die intelligente Einparkhilfe, die autonome Notbremsung und andere fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS).

Und sein Marktanteil steigt: Die National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) kündigte an, dass alle Autohersteller bis 2022 Kollisionsvermeidung liefern werden, und die Weiterentwicklung autonomer Fahrzeuge wird noch mehr Möglichkeiten bieten.

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VERWANDT: Strahlformungsradar mag der Heilige Gral für AVs sein

Aber mit zunehmender Nutzung der Radartechnologie in Autos — und damit der Anzahl der Sensoren, die gleichzeitig in der Nähe zueinander arbeiten — steigt auch das Potenzial für erhöhte Interferenzen. Und Störungen können genau das beeinflussen, was bei Sicherheitsanwendungen entscheidend ist: die Erkennungsleistung.

Die Besorgnis über dieses spezielle Problem veranlasste die NHTSA, eine Studie über Radarüberlastung durchzuführen. Die im September 2018 veröffentlichten Ergebnisse der Studie zeigen, dass Interferenzpegel basierend auf dem Betrieb aktueller Systeme in überlasteten Umgebungen signifikant sein werden.

So funktioniert es: Angenommen, zwei Autos nähern sich einer Kreuzung und stehen sich gegenüber. Beide Fahrzeuge verfügen über einen nach vorne gerichteten Radarsensor, der im 76-77-GHz-Band arbeitet. Von beiden Sensoren wird erwartet, dass sie Signale im 76-77-GHz-Band senden, und die reflektierten Signale von den Objekten (in diesem Fall die Metallkarosserie des anderen Fahrzeugs) kommen zur Verarbeitung zu jedem Sensor zurück, um die Erkennung des Fahrzeugs vorne zu bestätigen.

Interferenz oder Übersprechen tritt auf, wenn ein Sensor Signale vom anderen Sensor zusammen mit seinen eigenen Reflexionen vom Objekt erfasst. Wenn die Interferenz ignoriert wird, kann das Ergebnis ein fehlendes Objekt, eine falsche Erkennung oder die Manifestation eines Geisterziels sein, das das tatsächliche Ziel widerspiegelt.

Der NHTSA-Bericht stellte fest, dass „bis zu diesem Zeitpunkt darauf geachtet wurde, dass die Technologie funktioniert, und dass die gegenseitigen Auswirkungen der Autobahninfrastruktur und der Sicherheitssysteme beim Einsatz nicht besonders berücksichtigt wurden.“

Aber das bedeutet nicht, dass verschiedene Strategien nicht aktiv untersucht werden.

Heute suchen Zulieferer und Entwickler von Radarsensoren nach verschiedenen Ansätzen, um Störungen zu erkennen und zu mildern. Der Bericht stellte fest, mehrere, einschließlich:

  • Eine Technik, die sich auf die Erkennung von Interferenzen und die Reparatur von Empfängerergebnissen im Zeitbereich konzentriert
  • Stretch-Verarbeitung, die das Gesamtsignal-Rausch-Verhältnis der Systeme senkt
  • Digitale Strahlformung, die es dem Radar ermöglicht, das räumliche Sichtfeld des Empfängers einzuschränken

Um eine Branchenperspektive auf aktuelle Überlegungen zur Minderung der Interferenzerkennung zu erhalten, sprachen wir mit Sneha Narnakaje, Business Manager und Director of Marketing, Automotive Radar, bei Texas Instruments.

„Da die Anzahl der Radarsensoren pro Fahrzeug zunimmt und die Anzahl der Fahrzeuge mit ADAS-Funktionalität zunimmt, stimmt TI auch zu, dass ein potenzielles Risiko von Interferenzen oder Übersprechen besteht“, sagte Narnakaje.

Namakaje stellte fest, dass es innerhalb der regionalen / länderspezifischen Regulierungsbehörden Ansätze gibt, um Radar je nach Anwendung effizienter einzusetzen. „Die FCC hat das verfügbare Spektrum für Fahrzeugradargeräte auf das gesamte 76-81-GHz-Band erweitert, wobei 76-77 GHz für bewegliche Fahrzeuge und ADAS-Funktionen geregelt sind“, sagte Namakaje.

Für Langstreckenerkennungen und Autobahnbedingungen könnten 76-77 GHz verwendet werden, während für Kurzstreckenerkennungen und städtische Bedingungen 77-81 GHz verwendet werden könnten. „Verkehrsmanagement oder -überwachung könnten das nicht lizenzierte 60-GHz-Band verwenden, sodass die Sensornutzung über Frequenzbänder verteilt ist und die Umgebung weniger anfällig für Störungen oder Übersprechen ist. Auch die sensor installation orientierung auf die auto wird auch spielen rolle in die störungen umwelt.“

Sie stellte fest, dass es auch Entwicklungen in Chiparchitekturen gibt, die darauf abzielen, Interferenzen zu mildern.

TI sagte beispielsweise, dass die Verwendung seiner komplexen Basisbandarchitektur in frequenzmodulierten kontinuierlichen Wellenformradarsystemen (FMCW) Leistungsvorteile bietet. ADAS verwendet diese Art von Sensor, der aufgrund der kontinuierlichen Wellen weniger anfällig (wenn auch nicht immun) für Störungen ist.

Die Technologie wurde hauptsächlich aus Gründen der HF-Leistung entwickelt, aber die Ingenieure von TI fanden einen Weg, diese Architektur zu nutzen, um Störungen genauer und effizienter zu erkennen und damit umzugehen.

Und genau darauf konzentriert sich die Industrie jetzt.