Radar wurde 1904 erstmals von Christian Huelsmeyer zur Ortung von Schiffen eingesetzt. Bekannte Anwendungen sind heute innerhalb des Militärs, der zivilen Luftsicherung und natürlich auch Radarfallen. Doch die Entwicklung, besonders für ADAS im Automotive-Sektor geht munter weiter. Analog Devices bedient hier sowohl passive als auch aktive Sicherheitsanwendungen und liefert DSP-, Datenwandler- und PLL-Komponenten zur FMCW-Rampenerzeugung im Automobilradar. In jüngerer Zeit sind Chipsätze für 24-GHz- und 77/79-GHz-Radar dazugekommen.

Weiterentwicklung von HW und SW

Bild 1: Ein nicht bildgebendes Automotive-Radar erkennt drei nahe Fußgänger nur als ein Objekt.

Bild 1: Ein nicht bildgebendes Automotive-Radar erkennt drei nahe Fußgänger nur als ein Objekt. Analog Devices

Sowohl bei den Hardware- als auch bei den Software-Weiterentwicklungen sind viele Anstrengungen erforderlich, um den Schutz von Fahrern, Fahrgästen und Fußgängern zu gewährleisten. Notwendig ist eine effizientere und optimierte Radartechnologie, die die gleiche hohe Funktionalität und Zuverlässigkeit wie die für Luft- und Raumfahrtanwendungen geschaffenen Systeme bietet – und die auf Formfaktor und Kosten übertragbar ist, die dem Markt für Privatfahrzeuge angemessen sind.

Während die Kosten für ein hochauflösendes Bildradarsystem im Wert von 250.000 US-Dollar nur ein Bruchteil des Gesamtpreises eines Passagierflugzeugs ausmachen, sind diese im Vergleich zu einem durchschnittlichen Pkw im Wert von 30.000 US-Dollar nicht akzeptabel. Ziel ist es also, die Radarsysteme zu miniaturisieren, sie robuster zu machen und Kosten, Größe, Gewicht und Stromverbrauch zu senken, damit sie bald in allen Autos weltweit zu finden sind.

Ziele der Radar-Weiterentwicklung

Die Transformation und Anpassung der teuren und leistungsstarken Radartechnologie von Militär und Luftfahrt sowie deren Einbau in ein Automobil stellen eine große technische, gestalterische und wirtschaftliche Herausforderung dar. Die zentrale Herausforderung besteht nicht nur darin, Größe, Gewicht und Leistung zu reduzieren, sondern auch die Leistungsfähigkeit zu verbessern und gleichzeitig die Kosten niedrig zu halten. Das Radar muss nicht nur eine leistungsfähige Objekterkennung, sondern auch eine Objektklassifizierung gewährleisten. Dies erfordert eine wesentlich höhere Auflösung des Radarabbilds.

Zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit des Radars zählen: Erhöhung der Winkelauflösung auf das für autonomes Fahren erforderliche Niveau, Erhöhen der Anzahl der Reflexionsechos von Zielen mit geringem Reflexionsvermögen sowie die Reduzierung der Latenzzeit der Erkennung, insbesondere bei sich seitlich bewegenden Objekten.

Bild 2: Mit einer Winkelauflösung von 1° bis 2° erkennt das Radar die drei Fußgänger als einzelne Objekte.

Bild 2: Mit einer Winkelauflösung von 1° bis 2° erkennt das Radar die drei Fußgänger als einzelne Objekte. Analog Devices

Eine weitere Herausforderung ist die Einhaltung der geltenden Gesetzgebung. Die kontinuierliche Einhaltung der von der Regierung regulierten ADAS-Sicherheitsmerkmale (wie zum Beispiel das US-Mandat für automatische Notbremsungen 2022) muss ebenfalls beibehalten werden. Radar wird nicht länger eine Option sein; es wird zum Standard. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die Systemkosten kontinuierlich auf einen Preis zu senken, den der Verbraucher akzeptieren kann und mit dem die OEMs leben können. Mit Abmessungen kleiner als die eines Mobiltelefons können die heutigen Auto-Radargeräte erkennen, ob sich ein großes Objekt vor, hinter oder im toten Winkel seitlich vom Fahrzeug befindet. Das reicht aber nicht aus.

Bildgebendes Radar

Das Konzept des bildgebenden Radars und die Erzielung einer höheren Winkelauflösung ist wünschenswert, insbesondere für selbstfahrende Taxis. Eine hohe Auflösung ermöglicht nicht nur die Erkennung von Objekten – es ist „irgendetwas voraus“ – sondern auch die Klassifizierung von Objekten, zum Beispiel nach Berg, Flugzeug, Fahrrad, Auto, Erwachsener oder Kind.

Um eine höhere Auflösung zu erreichen, verwendet das bildgebende Radar eine Signalverarbeitung mit hoher Bandbreite zusammen mit digitaler Strahlformung und Phased-Array-Techniken. All dies ist massiv von der Hardware und der Verarbeitungsleistung abhängig, wobei die Antennengröße mit der gewünschten Winkelauflösung und Kanalanzahl skaliert wird, um die erforderliche Antennenfläche für alle Kanälen abzudecken.

Herausforderung Objektunterscheidung

Bild 3: Kooperatives Superradar mit zwei Radarstrahlen. Diese Technologie liefert die doppelte Performance bei gleichbleibender Hardware. Der Erkennungsbereich entspricht in etwa der Breite des Fahrzeugs.

Bild 3: Kooperatives Superradar mit zwei Radarstrahlen. Diese Technologie liefert die doppelte Performance bei gleichbleibender Hardware. Der Erkennungsbereich entspricht in etwa der Breite des Fahrzeugs. Analog Devices

Das derzeitige konventionelle Kfz-Radar bietet in einem breiten Sichtfeld eine horizontale Winkelauflösung von etwa 10° bis 20°. Damit erkennt das System nahe Fußgänger nur als ein Objekt (Bild 1). Bildgebendes Radar mit einer Winkelauflösung von 1° bis 2° bietet eine zehnfache Steigerung gegenüber der nicht bildgebenden Auflösung. Daten-„Bins“ mit Informationen mit einer Auflösung von 1° bis 2° trennen und lokalisieren die drei Fußgänger (Bild 2). Der Preis für mehr Auflösung sind mehr Daten; mit zunehmender Auflösung steigt das Datenvolumen entsprechend an, was einen erhöhten Bedarf an Rechenleistung zur Folge hat.

Deshalb ist ein fortschrittliches Verfahren zur effizienten Verarbeitung aller Daten eine entscheidende Voraussetzung für das Managen eines hohen Datenvolumens bei gleichzeitig geringem Stromverbrauch. Eine effiziente zentrale oder sensornahe Verarbeitung wird für die Zukunft des Radars von grundlegender Bedeutung sein.

Kooperatives Superradar

Bild 4: Seitwärsbewegungen erkennt das Superradar deutlich schneller als kamerabasierte Systeme.

Bild 4: Seitwärsbewegungen erkennt das Superradar deutlich schneller als kamerabasierte Systeme. Analog Devices

Bei kooperativem Radar geht es um Kohärenz – und die Notwendigkeit, dass mehrere Sensoren zusammen ein hochauflösendes, kohärentes Bild erzeugen. Kooperatives Radar kann wie bildgebende Radargeräte arbeiten, ohne die Größe der einzelnen vorhandenen Radarsysteme in Automobilen wesentlich zu erhöhen. Der Grund dafür ist, dass die effektive Apertur nun durch den Abstand zwischen zwei (oder mehr) verteilten Radarsensoren bestimmt wird – nicht mehr durch die physikalische Größe eines einzelnen Sensors.

Während das Primärradar heute mit einem Radarstrahl arbeitet, nutzt das kooperative Superradar zwei Radarstrahlen. Die Strahlen von jeder Quelle prallen an einem Objekt ab und werden von beiden Radargeräten erfasst.  Das Ergebnis sind zwei verschiedene Ansichten des gleichen Ziels und die zweifache Laufzeit auf das Ziel. Da beide Radargeräte kooperativ arbeiten, entspricht die Radarapertur der Größe der Vorderseite des Fahrzeugs – dem Abstand zwischen den beiden Eckradargeräten (etwa 1,2 m), im Vergleich zu Werten im Zentimeterbereich beim Primärradar (Bild 3).