Autonomes Fahren: So entwickelt sich das ADAS-Radar

Ein Radar ist ein polyvalenter Sensor, der vom Lang- und Mittel- bis hin zum Kurz- und Ultrakurzstreckenbereich arbeitet. Von Anbeginn der Technologie an nutzen die meisten Kurz- und Mittelstreckenradars das ISM-Frequenzband (Industrial Scientific and Medical) mit 24 GHz. Das Radarsystem wurde, wie zum Beispiel beim AC100 von ZF/TRW oder beim SRR-2 von Continental, um diskrete Komponenten herum aufgebaut. Mit beinahe 50 Prozent stellen diese diskreten Komponenten und die ICs den Großteil des Kostenaufwands eines Radarsystems dar (Bild 1).

Bild 1: Unterschiedliche Autonomie-Stufen verlangen nach immer ausgereifterer Sensorik – und natürlich steigt damit auch die Anzahl der verbauten Einheiten. Yole Dévelopement

Bild 2: Einige der Hauptakteure auf dem Markt für Automotive-Radar: Die Technologie entwickelt sich rasant vom SiGe zum RF-CMOS und hin zum 79-GHz-Radar. Yole Dévelopement

Das 77-GHz-Frequenzband kommt hauptsächlich für die Radarerfassung im Lang- und Mittelstreckenbereich zum Einsatz, um die adaptive Geschwindigkeitsregelung und Notbremsassistenen zu ermöglichen. Die hohe äquivalente isotrope Strahlungsleistung von 55 dBm ist weltweit auf diesem Band zugelassen. Vonseiten der Erstausrüster (OEMs) waren die hohe Leistung und Linearität die Hauptspezifikationen. Außerdem bietet die verfügbare Bandbreite von 2 GHz eine höhere Reichweite und bessere Winkelauflösung als die im ISM-Band erlaubten 250 MHz. Der größte Nachteil dieser Technologie lag in den Kosten, doch dieses Dilemma wurde mit der Ablösung der GaAs-Technologie durch SiGe-MMIC (Monolithic Microwave Integrated Circuit) teilweise gelöst. Die vor allem von NXP und Infineon gelieferten Radar-SiGe-MMIC-Technolgien sind mittlerweile bei Tier 1 wie Continental, Bosch, Denso und Aptiv (früher Delphi) flächendeckend implementiert (Bild 2).

Von SiGe zu RF-CMOS

SiGe ist eine 8-Zoll-Wafertechnologie, bei der besonderes Augenmerk auf das Chip-Packaging zu legen ist. Die zwei Hauptakteuere auf dem Gebiet bauen ihre MMICs auf Fan-Out-Packaginglösungen auf, die eine hohe Wärmeableitung bei hoher HF-Leistung bietet. Fan-Out-Technologien wie RCP (Redistributed Chip Package) von Nepes oder eWLB (embedded Wafer Level Ball Grid Array) von Infineon ermöglichen die Verteilung des Ball-Arrays über den gesamten Die. Darunter bleibt ein Luftspalt erhalten, der parasitäre Effekte des PCB-Substrats abschwächt.

Dies war ein erster bahnbrechender Schritt für den ADAS-Markt, doch mit der Autonomiestufe 2+ und höher, steigt die Anzahl der integrierten Funktionen in den RF-IC, auch rein aus Kostengründen. RF-CMOS kann diese Anforderungen erfüllen. Der wichtigste Vorteil der CMOS-Technologie sind eben die weitreichenden Integrationsmöglichkeiten und der niedrige Preis der Volumenfertigung auf 12-Zoll-Substraten bei Nutzung von Foundry-Services. Die eigentliche Herausforderung liegt im HF-Design, doch die Branche ist auf dem besten Wege hin zu einer Lösung.

RF-CMOS-Lösungen liegen hinsichtlich der Sendeleistung sehr nahe am SiGe, es bleibt jedoch eine Herausforderung, über den gesamten Frequenz- und Temperaturbereich eine konstante Sendeleistung zu erreichen. Einige Hauptakteure – Texas Instruments, Analog Devices und NXP – haben bereits Lösungen angekündigt, die den Markt für Radarsensoren revolutionieren sollen. Die RF-CMOS-Chips von Texas Instruments bieten eine hohe Auflösung und integrieren Transmitter, Empfänger, VCO, A/D-Wandler, digitale Signalverarbeitung und Mikrocontroller in einem einzigen Transceiver im kostengünstigen FC-BGA-Gehäuse (Flip Chip Ball Grid Array). Vom Systemstandpunkt aus ist dies ein großer Schritt in Richtung einer deutlichen Kostensenkung bei Radarsystemen. Der RF-CMOS-Chip von NXP vereint derzeit die Funktionen von Empfänger, Transmitter und VCO. Tier 1 Hella wird diese neuartige Technologie ab 2021 einführen.

In der Zwischenzeit wird aber auch die SiGe-Technologie weiterentwickelt und bietet dem Markt höher integrierte Designs. Der MR3003-Chip von NXP und der Strada770 von ST Microelectronics umfassen beispielsweise Empfänger, Transmitter, VCO und A/D-Wandler auf einem Die.

Integration der Antennen

Neben der Radar-MMIC-Entwicklung ist die Integration der Antenne eine weitere Herausforderung, die noch nicht endgültig gelöst ist. Aptiv hat sich hier beispielsweise durch die Verwendung von Hohlraumwellenleitern mit H-Pol-Strahler und somit einem besseren Formfaktor abgegrenzt.

Radar zeigt im Hinblick auf Bereichs- und Geschwindigkeitsmessung im Langstreckenbereich seine Stärken und ist damit für die adaptive Geschwindigkeitsregelanlage und den Stauassistenten der Sensor der Wahl. Er zeigt jedoch Schwächen bei der Auflösung, wenn es um die Unterscheidung von Objekten in der Nähe und die Eliminierung von falschen Positivmeldungen geht. Folglich ist ein Radar mit hoher Auflösung in allen Bereichen erforderlich. Ein typischer Ansatz mit der derzeitigen Hardware besteht darin, eine Breitbandantenne für eine bessere Auflösung im Nahbereich und gleichzeitig die MIMO‑Technik (Multiple Input Multiple Output) mit anderen Antennen für den Langstreckenbereich zur Verfügung zu stellen. Dies gilt für die aktuellen Radarsensoren von Bosch. Langstreckenbereich und niedrige Auflösung oder Kurzstreckenbereich und gute Auflösung: Dieser Kompromiss muss eingegangen werden – außer es erfolgt eine Implementierung von Techniken zur weiteren Verbesserung der Radarauflösung, ohne an der Reichweite zu sparen.

Eine Möglichkeit ist die Erhöhung der Antennenöffnung durch eine Erweiterung der Transmitter- und Empfängerkanäle. Continental verfolgt mit seinem ARS-4 genau diesen Ansatz. Der ARS-4 kann eine hohe Bereichsauflösung mit hoher Leistung im Lang- und Kurzstreckenbereich auf einem Board bieten. Diese Radarlösung verfügt über sechs Transceiver, wobei mehrere Empfänger und Transmitter gleichzeitig über die gleiche Taktversorgung durch einen VCO arbeiten, der mit zwei unterschiedlichen Arten von Patchantennen (eine für die Erfassung im Kurz-, eine für die Erfassung im Langstreckenbereich) verbunden ist. Wird die Vergrößerung noch mehr ausgereizt, könnte der Radar eine Winkelauflösung von unter 1° und somit die Leistung eines Lidar erreichen. Möglich wäre auch das Hinzufügen einer Option zur Höhenmessung, die ab Autonomiestufe 3 ein Must-Have ist. Dies stellt eine gangbare Lösung für eine deutliche Verbesserung der Radarauflösung im Langstreckenbereich dar. Newcomer im Bau derartiger Radar-Systeme sind Arbe Robotics und Magna.

US-Marktöffnung bei 79-GHz-Radar

Bei einem weiteren Ansatz zur Optimierung der Radarauflösung im Kurz- und Mittelstreckenbereich wird der Frequenzhub der linearen Frequenzmodulation erhöht. In Europa und Japan laufen bereits seit einiger Zeit Untersuchungen zur Nutzung der auf dem 79‑GHz-Frequenzband verfügbaren 4‑GHz‑Bandbreite. Aufgrund der Regulierung in den Vereinigten Staaten wurde dies bisher noch nicht auf dem Markt eingeführt. Dennoch könnte diese Lösung bald Wirklichkeit werden, denn seit Ende 2017 hat die FCC (Federal Communications Commission) mit entsprechenden Arbeiten begonnen. Continental hat im Radarbereich bereits in seiner aktuellsten Radarlösung für den Kurzstreckenbereich die 79‑GHz‑Fähigkeit vorbereitet. Durch ein RF-CMOS‑Design mit einem einzigen Chip fallen Größe und Gewicht auf die Hälfte beziehungsweise auf ein Drittel, was die Implementierung an zahlreichen Positionen rund ums Fahrzeug vereinfacht. Alps Electrics, ein Tier-1‑Zulieferer von GM aus Japan, erhielt kürzlich eine FCC‑Genehmigung für einen 79‑GHz-Radartestlauf in den Vereinigten Staaten. Dies ebnet den Weg für die Öffnung des US‑Markts für den 79‑GHz-Ultralangstreckenradar.

Bild 3: Hersteller wie zum Beispiel Ainstein bauen winzige 79-GHz-Radarsysteme, Continental hat die Option ebenfalls bereits implementiert. Die Aussicht auf Öffnung des US-Marktes dürfte der Technologie noch mehr Schwung verleihen. Yole Dévelopement

Andere Hersteller wie Ainstein bauen ebenfalls bereits diese besonders kleinen 79‑GHz-Radarsysteme. Die Technologie hilft nicht nur bei der Implementierung des Radars für Einparkhilfen, sondern könnte auch für das Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) zum Einsatz kommen, da es eine präzise Abstandsinformation zur Erkennung von Objekten in Echtzeit bietet. Nützlich erweisen könnte sich das 79-GHz-Radar auf für die Erweiterung von Geolokalisierungstechnologien für das autonome Fahren vor allem im städtischen Bereich, wo GNSS‑Technologien Schwierigkeiten mit der Präzision aufweisen. Ein weiterer Vorteil des 79‑GHz‑Radars ist die Verringerung von Interferenzproblemen, die auftreten können, wenn sich auf den Straßen zahlreiche Fahrzeuge mit eingebettetem Radar befinden (Bild 3).

Marktentwicklung: Erfassung und Sensorfusion

Bild 4: Autonomiestufe 2+ und 3 lassen die Radarverkäufe perspektivisch schneller ansteigen. 2025 soll eine Nachfrage nach Radareinheiten von 200 Millionen Stück entstehen. Yole Dévelopement

Durch Autonomiestufe 2+ und 3 ist absehbar, dass die Radarverkäufe perspektivisch schneller ansteigen als dies bisher für ADAS auf dem Markt verzeichnet wird. Dieses beschleunigte Wachstum wird vor allem dem Erfassungsradar mit hoher Auflösung zugutekommen, somit den Anteil des 77‑GHz-Radars stärken und ein neues Marktsegment für 79 GHz schaffen. Insgesamt soll die Nachfrage nach Radaren im Jahr 2025 mehr als 200 Millionen Einheiten erreichen, was zu einem insgesamt verfügbaren Markt von 8,6 Milliarden US-Dollar und somit zwischen 2015 und 2025 zu einer Wachstumsrate von 15,6 % pro Jahr führt (Bild 4).

Neben dem Erfassungsmarkt befindet sich auch der Sensorfusionsmarkt im Wandel. Auf ADAS der Autonomiestufe 1 erfolgt die Berechnung der Kamera- und Radardaten derzeit Edge-seitig in Mikrocontrollern, Field Programmable Grid Arrays (FPGA) oder Vision Processors. Die Ausgabeinformationen Objektklasse, Position und Geschwindigkeit senden die unterschiedlichen Sensoren separat an die elektronische Steuereinheit des Fahrzeugs. Da sich die Sensoren über das gesamte Fahrzeug ausbreiten, wird diese Art von Lösung in naher Zukunft keine durchführbare Option mehr sein. Aptiv war einer der ersten Akteure, die ein Sensorfusions-Gerät präsentierten, das Kamera und Radarsensor mit hoher Auflösung koppelt. Außerdem wird das Sampling der Sensoren nicht zwingend synchronisiert.

Es ist zu erwarten, dass die Sensorfusion mit der Kamerafusion zunächst auf dem Mobileye Vision Processor oder Xilinx‑FPGA ab Autonomiestufe 2 übernimmt. Ab Autonomiestufe 4 könnte die Sensorfusion Kamera-, Radar- und Lidardaten in einer Fusionsplattform wie der von Nvidia beworbenen umfassen. Dieser Lösungstyp kommt bereits in aktuellsten Roboterautos zum Einsatz, die über einen Superrechner verfügen, der in seinem Leistungsumfang einem Rechenzentrum ähnelt. Die Stromversorgung für diese zusätzliche Rechenleistung könnte Unterstützung durch die Fahrzeugbatterie finden. Dies wäre auch bei Elektrofahrzeugen mit Hochvoltbatterien möglich. Da jedoch jedes Watt zählt, hat diese Lösung ihren Preis. Entwicklungsbedarf besteht zusätzlich bei Hochgeschwindigkeitsanschlüssen im Fahrzeug. Es gibt also noch immer Möglichkeiten für das Edge-Sensor-Computing anstelle einer zentralisierten Computing-Lösung, die sämtliche Rohdaten der Sensoren empfängt.

Eine spätere, vermutlich kostengünstigere, Alternative könnte die Berechnung der Daten in der Cloud über ein 5G‑Netzwerk und dessen potenziell geringe Latenz sein. In diesem Fall sollte das 5G‑Netzwerk für das automatisierte Fahren jedoch mehr als ultrazuverlässig sein, da das ultimative Ziel der Fahrzeug-Automatisierung im Erreichen von 0 Todesfällen liegt.

(na)