位于俄亥俄州的小城代顿早年曾经是美国中部的硅谷。代顿是重要的物流集散地和制造业重镇,这里有极高的博士密度,还是美国航空业的发源地。
自从1989年开始,洪琅在代顿的莱特州立大学执教。因为制造业的繁荣以及当地的人才密度,几十年间大批创业公司涌现。洪琅执教期间主要做的就是雷达与传感器领域的研究。授课近30年,洪琅在学校培养了一大批人才,代顿周边不少的科技公司都有他的学生,有些甚至是他的学生创办的。
2014年,在合伙人的鼓动下,洪琅思考要将过去的研究产品化和商业化,于是洪琅与合伙人steven hong以及他的学生一起成立了传感器技术公司oculii(中文名叫傲酷)。oculii主攻毫米波雷达的研发。不到两年时间,oculii推出24ghz毫米波雷达。
传统意义上,几个大的tier 1垄断了毫米波雷达的大部分市场(autoliv、bosch、continental、delphi,简称abcd)。普通毫米波雷达对二维平面进行检测,并计算车辆的行进速度,这样的雷达称为“3d雷达”。而oculii产品其中一个特点是,内置多个维度的天线,输出数据包含x、y、z轴坐标以及速度。洪琅因此称,这是当时(2015年)唯一可以商用的4d毫米波雷达。
再度相隔两年后,oculii研发的77ghz雷达也即将量产。相比24ghz雷达,77ghz产品体积更小,分辨率更高,更适用于车载与自动驾驶。
oculii的77ghz雷达新品:oar-200用于lrr和mrr(200米之外);oar-100用于srr(100米之内)
洪琅告诉雷锋网·新智驾,oculii的77ghz雷达新品有几个特点:
4d,输出x、y、z坐标和速度矢量;
数据接口更加开放,这样有利于与其他传感器的融合与二次开发;
因为使用ti一款高集成度的芯片,oculii的77ghz产品体积小;
高分辨率,并且oculii计划通过自研的虚拟孔径技术在明年将77ghz毫米波雷达的角分辨率优化到1°以内。
下文是9月份雷锋网·新智驾对洪琅的采访整理。雷锋网·新智驾对采访内容进行了不更改原意的删减。
洪琅在这次采访里聊到了之前近30年的教学与研究,oculii现有产品的特性以及技术路径。
我是80年代从中国去美国留学的,1989年开始在莱特州立大学教课,在美国已经待了30多年。莱特州立大学所在的代顿,早期可以说是美国中部的硅谷,它的博士人口密度当时是全国最高的。
代顿是莱特兄弟的老家,我们的大学莱特州立大学就是用他们的名字命名的,你可以想象这是美国航天航空的发源地。
我在莱特大学教书近三十年,附近的科技人员基本上都是我们学校培养的,很多公司的技术人员基本上都上过我的课。
我的专业背景一直是做雷达信号处理和控制方面的研究。因为雷达技术商业化的潜力很大,最近几年,我从教书、科研转到了创业。
我们团队里,我自己有差不多三十年的经验,coo steven是斯坦福的博士,2017年被选为福布斯的30 under 30。所有的研发人员至少是硕士学位,有6 - 7个博士,整个团队里大约1/3是我的学生。
因为积累了几十年做各种雷达的经验,我们一开始就高举高打,直接推出了4d雷达。
4d雷达什么概念?现在一般的雷达是把运动的车辆投射在地平面上,返回二维的坐标数据,加上一维的速度,所以大家说是3d的。
我们的4d雷达可以检测不同高度,不同水平面上的运动物体,比如说雷达在坡底下,车在坡顶上;因为车一动起来,所有周围物体都是运动的,天桥、标志牌等等高处的物体都变成运动物体,我们要跟踪三维空间的所有运动物体。
传统的3d或者二维地平面空间加一维速度的雷达,把运动物体都投在一个平面上,会引出很多问题。比如前面有天桥,它是在地上还是在高处,3d雷达分辨不出来。更不用说二维雷达数据和视频的融合,因为没有纵向坐标,融合就有一点困难。
2015年下半年到2016年的时候,我们推出了24ghz雷达,针对智能交通its。产品出来后,“4d”的优势就很明显体现出来了。比如它的安装就很随意,很方便。
its产品要安装在道路的龙门架上,安装的时候整个交通都要堵起来。安装越快,影响就越小。因为我们的雷达跟摄像头做了融合,安装人员看到摄像头画面就可以安装调试,所见即所得,不然不知道这个雷达照在哪里。
因为24ghz的雷达尺寸比较大,主要用于智能交通上。77ghz尺寸更小,而且性能好,测量范围更远,所以适合于车载。
目前24ghz这块,还在继续量产,现在大概有几百万美金的收入。我们的77ghz雷达马上也要推出来了。
我们引入的4d雷达有几个特点:
第一,它有三维坐标 速度;
第二,对用户开放数据,所以用户很容易根据我们的数据进行二次开发,特别适合与视频的融合;
第三,我们基于ti的单芯片开发,并且把ti原来设计的性能参数提高了4倍,所以体积小、功耗小、精度高。
跟lidar相比,现在毫米波雷达的测距精度已经基本可以与之媲美,我们雷达最高可以达到三点几厘米。lidar不可以直接测量速度,但雷达可以直接测量速度,且精度很高,所以这点是天生优越的。
雷达唯一的明显弱势就是角分辨率低,lidar的角分辨率可以做到很高。毫米波雷达为了增加角分辨率,传统做法就是增加雷达天线个数,但这会受到很大限制,比如体积上的限制。
但我们的做法是在不增加天线数量的情况下,采用软件虚拟的方法,计算获得多个天线的效果。总之,通过等效多天线来提高雷达的精度,我们目标是得到接近或等同lidar的角分辨率。
刚刚讲到我们的几个特点,普通毫米波雷达只有二维平面的坐标,而我们有三维坐标。是因为我们有两组天线,横向天线和纵向天线,进行两个极性的扫描。
两组天线并不会增加成本,关键需要理解横纵坐标的关联性,做好里面的算法。可以说,要提高角分辨率和实现“4d”,最重要的是处理好信号之间的关联性,我们有一个专利就在这里。
在与视觉以及其他传感器融合这块,很多传统毫米波雷达厂商提供的是打包的方案,类似一个黑盒子,缺乏一些必要的接口,对第三方厂商来说很难做融合。而我们更开放。
激光雷达取回的坐标也是三维坐标,这时我们的雷达也是三维坐标,所以也很适合与激光雷达的数据融合。
最后是单芯片的部分,目前所有量产的雷达都是用多芯片,所以尺寸不能很小。
我们选择的是ti的一款芯片,这个芯片今年刚推出。我们把芯片的能量放大了,这个芯片原来只用于短距离雷达(srr),我们放大之后可以用到中距离和长距离上(mr和lrr)。
oculii 两款77ghz雷达的技术参数
虚拟孔径技术,77ghz雷达如何做到高角分辨率?
除了4d、数据融合、体积方面,我们的另一个方向是实现高清的角分辨率,我们现在朝这方面努力。
我们会在今年推出77ghz的雷达,预计会在明年推出角分辨率1°以下的77ghz产品。
实现高角分辨率,也是我们专利之一。得到高清的角度分辨率,现在有几种方法,一种是增加物理天线,前面说了增加物理天线有很多限制。
还有一种就是用合成孔径的方法(synthetic aperture,简称sar),但这种情况下天线必须是运动的,它在运动的情况下采集若干相位,最终合成在一起。但对于车载来说,因为车辆的运动轨迹很难保持稳定一致,所以很难保持相位的关联性。
而我们的做法是用相位虚拟的方法,得到等效多天线的效果。从理论上来讲几根天线可以达到100、200个天线的效果,但因为会受到芯片性能及其他限制等,实际能做到几十根天线效果。所以我们目标是1°以下的角分辨率精度。
教书、科研和现在,我觉得非常大不同就是,我做这几十年会觉得书本的东西到实际是有相当大的距离。我们之前做研究项目,只要科研做得好,资金是完全不用操心的。而我们现在要做量产化的的商用产品。
77ghz这块,我们现在刚出样品,在中国找亚博平台app下载的合作伙伴或者tier 1进行车规生产。今年4月,我们已经完成a轮融资,信中利、三星风投都投资了,联想commet labs也有参与。
我们看到中国市场现在是世界上最大的汽车市场,而且还在迅速扩大,特别对于adas的需求特别大,自动驾驶的技术需求也非常大。我们在中国已经设立了机构,也希望和主机厂、tier 1及自动驾驶技术公司广泛合作。
自动驾驶需要的传感器,毫米波雷达是很重要的一部分。任何传感器都不能相互取代,摄像头、激光雷达、毫米波雷达都会共存互补。大家看到激光雷达领域比较火热,技术上不断有新的突破。而毫米波雷达这些年基本上没有大的创新,大家看到了瓶颈,却没有办法打破它。
我们的目标就是打破瓶颈。毫米波雷达有全天候工作的优点,再通过技术弥补角精度上的劣势,可以发挥更大的作用。