传统汽车毫米波雷达系统的局限性众所周知。分辨率低，无法分辨邻近目标，误报漏检，以及在高速场景下的大数据信息处理能力受限。
但在目前激光雷达价格居高不下，技术路线（机械式无法过车规，MEMS、FLASH、相控阵技术路线不确定）待定的状况下， 毫米波雷达本身独有的全天候条件适应能力，依然被很多研发人员视为L1-L3级别自动驾驶下与视觉传感器的融合首选。
德州仪器(TI)近日宣布，其高集成度超宽带AWR1642 及IWR1642 毫米波传感器实现批量生产。按照目前的前装量产车时间点，搭载上述芯片方案的毫米波雷达的新车将在今年年底到2019年中期批量上市。
一年前，TI正式推出了单芯片CMOS毫米波方案，分为AWR和IWR两个体系。A代表Automotive（汽车），I代表Industrial（工业）。AWR又分为12xx、14xx、16xx。后面的两位数字代表收发天线数，比如AWR1243代表3发4收。采用FMCW（调频连续波）来做波形的发射与接收。
其中，AWR1243适用于中长程雷达，可用于紧急制动、自适应巡航控制和高速公路高度自动驾驶。AWR1443中集成了MCU，适用于接近感测，比如用于乘员检测、车身传感器、驾驶室内手势识别和驾驶员监控。
AWR1642则是再增加了DSP在其中，适用于超短和短程雷达，比如盲点检测、防后方碰撞/警告、车道变更辅助、行人/自行车检测、防碰撞、路口交通警报、360度视角以及停车辅助。
此前，TI公司透露，这款雷达芯片提供了“小于5厘米分辨率的精度、几百米范围的探测速度、高达300公里/小时的速度”。
对于无人驾驶汽车来说，其行驶场景会从高速公路切换到低速密集区域，因此整个探测场景也要不断进行切换。这就需要实现动态多模式操作支持。而AWR12xx、14xx、16xx则可以从中远程到近距离实现完整覆盖。
这得益于TI的方案将单片微控制器（MCU）和数字信号处理器（DSP）核心集成在一个芯片上。
更高的集成度可以减少占地面积、功耗和雷达芯片的成本，但同时无性能损失。此前，另一家主流毫米波雷达芯片供应商NXP也将MCU集成在其RF-CMOS收发器中。
有消息称，24GHz毫米波雷达全球龙头企业海拉，其即将量产的77 GHz雷达传感器的核心射频芯片就是基于NXP的RF-CMOS技术工艺。不仅具有射频收发模块，还高度集成了具有连续数字信号处理的带有自诊断的单片微波集成电路。
此前，另一家毫米波雷达芯片主要供应商英飞凌在2016年宣布，和比利时微电子研究中心（IMEC）合作开发基于28nm CMOS技术的芯片方案。去年，英飞凌宣布已经能够为早期用户提供一款完整的雷达芯片组。这款芯片组包含一款77/79 GHz单片微波集成电路（MMIC）。
国内一家采用TI方案的毫米波雷达初创公司莫吉娜智能相关负责人介绍到，77Ghz雷达的主流市场此大多是采用多芯片的方案、开发难度、测试设备等都需要长时间线的验证。
TI的单芯片解决方案的量产改变了这种格局。
单芯片一方面降低了整个77Ghz雷达的研发难度，产品合格率与成本都会发生很大变化；另一方面，单芯片的高度集成使得系统识别、速率等都能多信号融合判断，这也加速了毫米波雷达商用的进程。
另一家采纳TI方案的初创公司傲酷雷达（Oculii），则在全球首创了车载4D雷达及高清点云成像雷达。现在研发中的高清点云雷达，成像效果将可与16线激光雷达媲美。下一步随着点的密度增加，甚至可以达到64线激光雷达的效果 。
由于采用了TI的CMOS单芯片解决方案，其77G 4D雷达可以做到火柴盒大小，是ABCD雷达的一半大小。长距雷达测距能达到250米，角度分辨率小于3度，行人和自行车检测性能突出。
此外，由于用了TI的CMOS单芯片解决方案，其量产价格可以做到比ABCD（Autoliv、Bosch、Continental、Delphi）的现有77GHz毫米波雷达价格更低。其完全开放的接口，容易的数据融合等使许多Tier1和主机厂愿意用其雷达做AEB/ACC等L2功能。
这也得益于DSP的集成，同时DSP还是“检测和分类对象的信号处理”的中心。“TI的毫米波传感器内的DSP使得有可能对物体进行分类和跟踪，从而实现边缘深度学习计算。“
在TI的毫米波雷达内部使用的DSP是一个600 MHz用户可编程C67X DSP。相同的雷达芯片包含200 MHz用户可编程ARM CORTEX-R4F处理器。
同时，DSP与MCU、收发器的集成，也带来了较少的互连损耗和更快的数据处理能力。在没有激光雷达配置，同时摄像头场景受限的情况，研发人员希望毫米波雷达能够提供前方障碍物的大小、高度判断识别，甚至基于深度学习能够识别障碍物属性。
按照TI相关人士的信息，TI是目前唯一一家提供将收发前端、DSP和MCU集成到单个芯片上的雷达解决方案。“至少目前我们还没有看到竞争对手的量产消息。”
而在高分辨率方面，目前广泛采用的成像雷达技术解决办法是采用合成孔径技术，在不增加天线物理尺寸的基础上，得到大孔径的阵列。
与合成孔径的思想不同，MIMO 雷达是利用多发多收的天线结构等效形成虚拟的大孔径阵列，获得方位上的高分辨力。而这种虚拟阵的形成是实时的，能够避免传统的ISAR成像中存在的运动补偿问题。
此前，TI测试的多片级联雷达（MIMO）的FFT输出图，很明显通道数越多，精细程度就越高。比如，4个AWR1243级联后雷达的参数，远距离分辨力大大提高，40米处可以做到1度的方位角分辨率，也就是4.5厘米的精度和大约9厘米的物体分离精度。
德州仪器使用4个3发4收的AWR1243雷达，就是192个虚拟通道（天线或者叫阵列）。这更适合于79GHz毫米波雷达，从而通过车身四周角的配置，为自动泊车、高速场景360度监测提供解决方案。
而传统的SAR雷达，主要优势在于静态目标识别，同向或逆向匀速运动目标的识别。但对于非匀速运动物体识别，存在一定的缺陷。
目前，76-81GHz毫米波雷达已经成为自动泊车、高速自动驾驶的标配。而在与摄像头甚至是未来激光雷达的融合上，也能够做到出色的匹配。
在雷达芯片上集成能够进行模式识别和机器学习的算法，意味着雷达同样能够通过微多普勒特征识别并辨别出行人、自行车和其他机动车辆。
如果将这些具备机器学习能力的雷达和其他摄像头、激光雷达等传感器进行融合，相当于为自动驾驶汽车增加了另一层安全保障。
目前，国内76-81GHz毫米波雷达市场处于市场启动期，随着国内汽车主动安全相关政策的逐步实施，以及汽车智能化向中低端车型的快速渗透，未来三年毫米波雷达的渗透率将快速提升。
高工智能产业研究院（GGAI）此前发布数据称，仅中国2018年毫米波雷达市场规模将达60亿元，同比增长44%。到2025年，市场规模有望达到270亿元人民币。
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