KR20220025755A - 자율 주행 차량을 위한 선택적 스캐닝 모드를 갖는 빔 조향 레이더 - Google Patents

자율 주행 차량을 위한 선택적 스캐닝 모드를 갖는 빔 조향 레이더 Download PDF

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KR20220025755A
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메타웨이브 코포레이션
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Abstract

본 명세서에 개시된 예는 자율 주행 차량에 사용하기 위한 빔 조향 레이더에 관한 것이다. 빔 조향 레이더는, 적어도 하나의 빔 조향 안테나, 송수신기, 및 제어기를 구비한 레이더 모듈을 갖는데, 제어기는 송수신기로 하여금, 적어도 하나의 빔 조향 안테나를 사용하여 제1 무선 주파수(RF) 신호의 제1 처프 기울기를 통해 제1 시야(FoV)의 제1 스캔을 수행하게 할 수 있고 제2 RF 신호의 제2 처프 기울기를 통해 제2 FoV의 제2 스캔을 수행하게 할 수 있다. 레이더 모듈은 또한, 제1 RF 신호의 제1 처프 기울기에 기초하여 자율 주행 차량의 경로 및 주변 환경에서 하나 이상의 객체를 검출하고 제2 RF 신호의 제2 처프 기울기에 기초하여 하나 이상의 객체를 분류할 수 있는 머신 학습 훈련된 분류기를 갖는 인지 모듈을 갖는다.

Description

자율 주행 차량을 위한 선택적 스캐닝 모드를 갖는 빔 조향 레이더
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은 2019년 7월 2일에 출원된 발명의 명칭이 "자율 주행 차량에서 사용하기 위한 선택적 스캐닝 모드를 갖는 빔 조향 레이더(BEAM STEERING RADAR WITH A SELECTIVE SCANNING MODE FOR USE IN AUTONOMOUS VEHICLES)"인 미국 가출원 번호 제 62/869,913호에 대한 우선권을 주장하며, 이는 그 전체 내용이 본원에 참조로 포함된다.
배경
자율 주행은 공상 과학의 영역에서 실현 가능한 현실로 빠르게 이동하고 있다. 이미 시장에는 안전 및 더 나은 주행을 위해 차량을 자동화, 조정 및 향상시키는 고급 운전자 지원 시스템(Advanced-Driver Assistance Systems: "ADAS")이 존재한다. 다음 단계는, 교통 체증, 길을 건너는 보행자, 동물 등을 피하기 위해 필요할 때 차선이나 속도를 변경하는 것과 같은, 이벤트에 대응하기 위한 조향, 가속, 제동, 주변 환경 및 주행 조건 모니터링과 같은 주행 기능을 점점 더 많이 제어하는 차량이 될 것이다. 객체 및 이미지 검출에 대한 요구사항은 매우 중요하며, 데이터를 캡처하여 처리하고 이를 동작으로 전환하는 데 필요한 시간을 지정한다. 이 모든 것이 정확성, 일관성 및 비용 최적화를 보장한다.
이런 작업을 수행하는 측면은 인간과 동일하거나 어쩌면 심지어 더 나은 수준에서 주변 환경 내의 객체를 검출하고 분류하는 능력이다. 인간은 본질적으로 두 가지 주요 기능 부분인 눈 및 뇌를 갖는 극도로 복잡한 인간 시각 시스템을 통해 주변 세계를 인식하고 인지하는 데 능숙하다. 자율 주행 기술에서, 눈은 카메라, 레이더, 라이더와 같은 다수의 센서의 조합을 포함할 수 있고, 뇌는 다수의 인공 지능, 머신 학습 및 딥 러닝 시스템을 포함할 수 있다. 목표는 역동적이고 빠르게 움직이는 환경을 실시간으로 완전히 이해하고 환경 변화에 대응하여 행동하는 인간과 유사한 지능을 갖는 것이다.
본 출원은 첨부 도면과 함께 다음의 상세한 설명을 참조하면 더욱 완전하게 이해될 수 있는데, 첨부 도면은 축척대로 그려진 것이 아니며 전체에 걸쳐 유사한 참조 부호는 유사한 부분을 지칭한다.
도 1은 자율 주행 차량에서 선택적 스캐닝 모드를 갖는 빔 조향 레이더가 객체를 검출하고 식별하기 위해 사용되는 예시적인 환경을 도시한다.
도 2는 다양한 예에 따른 자율 주행 차량을 위한 자율 주행 시스템의 개략도이다.
도 3은 다양한 예에 따른 도 2에서와 같은 빔 조향 레이더 시스템의 개략도이다.
도 4는 선택적 스캐닝 모드에서 동작하는, 도 3에서와 같이 빔 조향 레이더가 구현된 예시적인 환경을 도시한다.
도 5는 도 3의 수신 및 가드 안테나의 안테나 요소를 다양한 예에 따라 더 자세히 도시한다.
도 6은 예시적인 레이더 신호 및 관련 스캔 파라미터를 더 자세히 도시한다.
도 7은 다양한 예에 따라 조정 가능한 장거리 모드에서 빔 조향 레이더를 동작시키기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도이다.
도 8은 다양한 예에 따라 도 3에서와 같이 구현된 빔 조향 레이더에 의해 전송되는 예시적 레이더 빔을 도시한다.
자율 주행 차량에 사용하기 위한 선택적 스캐닝 모드를 갖는 빔 조향 레이더가 개시된다. 빔 조향 레이더는 예컨대 빔 조향을 가능하게 하기 위해 전기적 또는 전자기적 구성을 변경하도록 동적으로 제어되는 적어도 하나의 빔 조향 안테나를 통합한다. 빔 조향 안테나는 객체를 검출하기 위해 시야(field-of-view: "FoV")에 걸쳐 임의의 각도(즉, 0°에서 360°까지)로 조향될 수 있는 좁은 지향성 빔을 생성한다. 다양한 예에서, 빔 조향 레이더는 관심 영역 주위를 스캔하기 위해 선택적 스캔 모드에서 동작한다. 빔 조향 레이더는, 유효 객체가 없는 영역을 조명하면서 처리 또는 스캐닝 주기를 낭비하는 일없이, 원하는 각도로 조향한 다음 해당 각도 주위를 스캔하여 관심 영역의 객체를 검출할 수 있다. 동적 제어는, 차량의 FoV에서 객체를 식별할 때 빔을 조향할 위치를 빔 조향 레이더에 알리고 레이더 스캔 파라미터를 조정하여 관심 영역 및 객체에 집중하는 처리 엔진으로 구현된다. 관심 객체는 도로, 벽, 건물 및 도로 중앙 분리대(road center medians)와 같은 차량 FoV 내의 구조적 요소와, 다른 차량, 보행자, 행인, 자전거 타는 사람, 식물, 나무, 동물 등을 포함할 수 있다.
아래에 설명된 상세한 설명은 본 기술의 다양한 구성에 대한 설명으로서 의도되며 본 기술이 실시될 수 있는 유일한 구성을 나타내도록 의도되지 않는다. 첨부된 도면은 본 명세서에 포함되어 상세한 설명의 일부를 구성한다. 상세한 설명은 해당 기술에 대한 완전한 이해를 제공하기 위한 목적으로 특정 세부사항을 포함한다. 그러나, 본 기술은 본 명세서에 설명된 특정 세부사항으로 제한되지 않고 하나 이상의 구현을 사용하여 실시될 수 있다. 하나 이상의 경우에, 구조 및 구성요소는 본 기술의 개념을 모호하게 하는 것을 피하기 위해 블록도 형태로 도시된다. 다른 경우에, 잘 알려진 방법 및 구조는 예시의 설명을 불필요하게 모호하게 하는 것을 피하기 위해 상세하게 설명되지 않을 수 있다. 또한, 예시들은 서로 조합하여 사용될 수 있다.
도 1은 자율 주행 차량에서 선택적 스캐닝 모드를 갖는 빔 조향 레이더가 객체를 검출하고 식별하는 데 사용되는 예시적인 환경을 도시한다. 자아 차량(ego vehicle)(100)은 FoV 또는 특정 영역을 스캔하기 위해 레이더 신호를 전송하는 빔 조향 레이더 시스템(106)을 갖는 자율 주행 차량이다. 아래에서 더 자세히 설명되는 바와 같이, 레이더 신호는 다수의 전송 빔(118)을 생성하도록 조정될 수 있는 스캔 파라미터 세트에 따라 전송된다. 스캔 파라미터는 무엇보다도 FoV를 정의하는 스캔된 영역의 총 각도, 각 증분 전송 빔(incremental transmission beam)의 빔 폭 또는 스캔 각도, 레이더 신호의 처프(chirp) 수, 처프 시간, 처프 세그먼트 시간, 처프 기울기 등을 포함한다. 전체 FoV 또는 그 일부는 이러한 전송 빔(118)의 편집에 의해 스캔될 수 있는데, 이는 연속적인 인접 스캔 위치이거나 특정 또는 무작위 순서일 수 있다. FoV라는 용어는 본 명세서에서 레이더 전송과 관련하여 사용되며, 방해받지 않는 뷰를 갖는 광학적 FoV를 의미하지 않는다. 스캔 파라미터는 또한 이러한 증분 전송 빔들 사이의 시간 간격과, 전체 또는 부분 스캔의 시작 및 정지 각도 위치를 나타낼 수 있다.
다양한 예에서, 자아 차량(100)은 또한 카메라(102) 및 라이더(104)와 같은 다른 인지 센서를 가질 수 있다. 이러한 인지 센서는 자아 차량(100)에는 필요하지 않지만, 빔 조향 레이더(106)의 객체 검출 능력을 강화하는데 유용할 수 있다. 카메라 센서(102)는 가시적 객체 및 조건을 검출하고 다양한 기능의 수행을 보조하기 위해 사용될 수 있다. 라이더 센서(104)는 또한 객체를 검출하고 차량의 제어를 조정하기 위해 이 정보를 제공하는 데 사용될 수 있다. 이 정보는 고속도로의 정체, 도로 조건, 및 차량의 센서, 행동 또는 동작에 영향을 미칠 수 있는 다른 조건과 같은 정보를 포함할 수 있다. 카메라 센서는 현재 고급 운전자 지원 시스템("ADAS")에서 주차와 같은 주행 기능에서 운전자를 지원하는 데 사용된다(예컨대, 후방 카메라). 카메라는 질감, 색상 및 대비 정보를 매우 자세하게 캡처할 수 있지만 사람의 눈과 유사하게 악천후 조건과 조명 변화에 민감하다. 카메라(102)는 고분해능을 가질 수 있지만 50미터를 초과하는 객체는 분석할 수 없다.
라이더 센서는 일반적으로 빛의 펄스가 객체로 이동하고 센서로 되돌아오는 데 걸리는 시간을 계산함으로써 객체까지의 거리를 측정한다. 차량 상단에 위치할 때, 라이더 센서는 주변 환경의 360° 3D 뷰를 제공할 수 있다. 다른 접근 방식은 전체 360° 뷰를 제공하기 위해 차량 주위의 서로 다른 위치에서 여러 라이더를 사용할 수 있다. 그러나, 라이더(104)와 같은 라이더 센서는 여전히 엄청나게 비싸고, 크기가 크며, 기상 조건에 민감하고, 단거리(일반적으로 < 150-200 미터)로 제한된다. 반면에 레이더는 수년 동안 차량에 사용되어 왔으며 전천후 조건에서 동작한다. 또한 레이더는 다른 유형의 센서보다 훨씬 더 적은 처리를 사용하고, 장애물 뒤에 있는 객체를 검출하고 움직이는 객체의 속도를 결정하는 이점을 갖는다. 분해능과 관련하여, 라이더의 레이저 빔은 작은 영역에 집중되고, RF 신호보다 더 작은 파장을 가지며, 약 0.25 정도의 분해능을 달성할 수 있다.
다양한 예에서 그리고 아래에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 빔 조향 레이더(106)는 360° 진정한 3D 비전 및 자아 차량의 경로 및 주변 환경에 대한 인간과 유사한 해석을 제공할 수 있다. 빔 조향 레이더(106)는 적어도 하나의 빔 조향 안테나를 사용하여 360° FoV에서 모든 방향으로 RF 빔을 형성 및 조향할 수 있고, 약 300미터 이상의 장거리에 걸쳐 높은 정확도로 신속하게 객체를 인식할 수 있다. 레이더(106)의 장거리 능력과 함께 카메라(102) 및 라이더(104)의 단거리 능력은 자아 차량(100) 내의 센서 융합 모듈(108)이 객체 검출 및 식별을 향상시킬 수 있게 한다.
도시된 바와 같이, 빔 조향 레이더(106)는 원거리(예컨대, > 250 m)에 있는 차량(120)뿐만 아니라 단거리(예컨대, < 100 m)에 있는 버스(122)를 모두를 검출할 수 있다. 짧은 시간에 충분한 범위 및 속도 분해능으로 검출하는 것은 자아 차량의 주행 기능을 완전히 자율적으로 수행하는 데 필수적이다. 레이더(106)는 매우 짧은 시간에 장거리 객체를 검출할 수 있는 조정 가능한 장거리 레이더("LRR") 모드를 가지므로 검출된 차량에 대해 더 미세한 속도 분해능을 얻는 데 집중할 수 있다. 여기에 설명되지는 않았지만, 레이더(106)는 LRR과 단거리 레이더("SRR") 모드 사이에서 시간 대체적으로 재구성할 수 있다. SRR 모드는 이득이 낮은 광폭 빔을 가능하게 하지만, 사고를 피하기 위한 신속한 결정을 내릴 수 있고, 주차 및 시내 여행을 지원하며, 환경의 넓은 영역에 대한 정보를 캡처할 수 있다. LRR 모드는 높은 이득을 가지면서 좁은 지향성 빔 및 장거리를 가능하게 하고, 이는 고속 애플리케이션에 매우 효과적이며, 처리 시간이 길수록 신뢰성이 높아진다. 조정 가능한 LRR 모드는 감소된 처프 수(예컨대, 5, 10, 15 또는 20)를 사용하여 처프 세그먼트 시간을 최대 75%까지 줄여, 성공적인 객체 검출 및 자율 주행 차량 성능에 중요한 빠른 빔 스캐닝 속도를 보장한다. 각 빔 위치에 대한 과도한 체류 시간은 사각 지대를 유발할 수 있으며, 조정 가능한 LRR 모드는 레이더 동작을 위한 안테나 이득, 송신 전력 및 원하는 SNR을 유지하면서 장거리에서 빠른 객체 검출이 발생할 수 있는 것을 보장한다.
이제, 다양한 예에 따른 자아 차량(ego vehicle)용 자율 주행 시스템의 개략도를 도시하는 도 2에 주목한다. 자율 주행 시스템(200)은 주행 기능의 일부 또는 완전 자동화를 제공하는 자아 차량에 사용하기 위한 시스템이다. 주행 기능은, 예를 들어, 교통 체증, 길을 건너는 보행자, 동물 등을 피하기 위해 필요할 때 차선이나 속도를 변경하는 것과 같은, 이벤트에 대응하기 위한 조향, 가속, 제동, 주변 환경 및 주행 조건 모니터링을 포함할 수 있다. 자율 주행 시스템(200)은 빔 조향 레이더 시스템(202)과, 카메라(204), 라이더(206), 인프라스트럭처 센서(208), 환경 센서(210), 동작 센서(212), 사용자 선호도 센서(214), 및 기타 센서(216)와 같은 다른 센서 시스템을 포함한다. 자율 주행 시스템(200) 또한, 통신 모듈(218), 센서 융합 모듈(220), 시스템 제어기(222), 시스템 메모리(224), 및 차량 대 차량(V2V) 통신 모듈(226)을 포함한다. 자율 주행 시스템(200)의 이 예는 예시적인 구성이며 도 2에 도시된 특정 구조로 제한되는 것을 의미하지 않음이 이해된다. 도 2에 도시되지 않은 추가 시스템 및 모듈이 자율 주행 시스템(200)에 포함될 수 있다.
다양한 예에서, 조정 가능한 LRR 모드를 갖는 빔 조향 레이더(202)는, 차량의 360° FoV의 하나 또는 다수의 부분에 초점을 맞출 수 있는 동적으로 제어 가능하고 조향 가능한 빔을 제공하는 적어도 하나의 빔 조향 안테나를 포함한다. 빔 조향 안테나에서 방사된 빔은 객체를 검출 및 식별하기 위해 차량의 경로 및 주변 환경에 있는 객체로부터 반사되고 레이더(202)에 의해 수신 및 처리된다. 레이더(202)는, 객체를 검출 및 식별하고 원하는 대로 레이더 모듈을 제어하도록 훈련되는 인지 모듈을 포함한다. 카메라 센서(204) 및 라이더(206)는 또한, 비록 훨씬 더 낮은 범위일지라도, 자아 차량의 경로 및 주변 환경에 있는 객체를 식별하는 데 사용될 수 있다.
인프라스트럭처 센서(208)는 주행하는 동안 인프라스트럭처로부터의 정보, 예컨대, 스마트 도로 구성, 빌보드 정보, 교통 경보 및 표시자(신호등, 정지 신호, 교통 경고 등을 포함함)로부터의 정보를 제공할 수 있다. 이것은 성장하는 영역이며, 이 정보에서 파생되는 용도와 능력은 엄청나다. 환경 센서(210)는 무엇보다도 온도, 습도, 안개, 가시성, 강수량과 같은 외부의 다양한 조건을 검출한다. 동작 센서(212)는 차량의 기능적 동작에 대한 정보를 제공한다. 이것은 타이어 공기압, 연료량, 브레이크 마모 등일 수 있다. 사용자 선호도 센서(214)는 사용자 선호도의 일부인 조건을 검출하도록 구성될 수 있다. 이것은 온도 조정, 스마트 윈도우 셰이딩 등일 수 있다. 기타 센서(216)는 차량 내부 및 주위의 상태를 모니터링하기 위한 추가 센서를 포함할 수 있다.
다양한 예에서, 센서 융합 모듈(220)은 이러한 다양한 기능을 최적화하여 차량 및 환경에 대한 대략적인 포괄적 뷰를 제공한다. 많은 유형의 센서가 센서 융합 모듈(220)에 의해 제어될 수 있다. 이러한 센서들은 정보를 공유하고 다른 시스템에 대한 하나의 제어 동작의 영향을 고려하기 위해 서로 조정될 수 있다. 일 예에서, 혼잡한 주행 조건에서, 잡음 검출 모듈(미도시)은 차량을 방해할 수 있는 다수의 레이더 신호가 존재함을 식별할 수 있다. 이 정보는 레이더(202)의 인지 모듈에 의해, 이러한 다른 신호를 피하고 간섭을 최소화하기 위해 레이더의 스캔 파라미터를 조정하는 데 사용될 수 있다.
다른 예에서, 환경 센서(210)는 날씨가 변하고 있고 가시성이 감소하고 있음을 검출할 수 있다. 이러한 상황에서, 센서 융합 모듈(220)은 이러한 새로운 조건에서 탐색하는 차량의 능력을 개선하기 위해 다른 센서를 구성하도록 결정할 수 있다. 구성은 카메라 또는 라이더 센서(204-206)를 끄거나 이러한 가시성 기반 센서의 샘플링 속도를 줄이는 것을 포함할 수 있다. 이는 현재 상황에 맞게 조정되는 센서(들)에 효과적으로 의존한다. 이에 응답하여, 인지 모듈은 또한 이러한 조건에 대해 레이더(202)를 구성한다. 예를 들어, 레이더(202)는 빔 폭을 감소시켜 더 집중된 빔을 제공하고, 따라서 더 미세한 감지 능력을 제공할 수 있다.
다양한 예에서, 센서 융합 모듈(220)은 이력 조건 및 제어에 기초하여 레이더(202)에 직접 제어를 전송할 수 있다. 센서 융합 모듈(220)은 또한 다른 센서에 대한 피드백 또는 교정으로서 작용하도록 시스템(200) 내의 센서들 중 일부를 사용할 수 있다. 이러한 방식으로, 동작 센서(212)는 템플릿, 패턴 및 제어 시나리오를 생성하도록 인지 모듈 및/또는 센서 융합 모듈(220)에 피드백을 제공할 수 있다. 센서 융합 모듈(220)이 과거의 행동으로부터 학습하는 경우, 이들은 성공적인 행동에 기초하거나 열악한 결과에 기초할 수 있다.
센서(202-216)로부터의 데이터는 자율 주행 시스템(200)의 표적 검출 및 식별 성능을 개선하기 위해 센서 융합 모듈(220)에서 결합될 수 있다. 센서 융합 모듈(220)은 그 자체가 시스템 제어기(222)에 의해 제어될 수 있고, 시스템 제어기(222)는 또한 차량의 다른 모듈 및 시스템과 상호작용하고 이들을 제어할 수 있다. 예를 들어, 시스템 제어기(222)는 서로 다른 센서(202-216)를 원하는 대로 켜고 끌 수 있거나, 주행 위험(예컨대, 차량의 경로에 갑자기 등장하는 사슴, 보행자, 자전거 타는 사람, 또는 다른 차량, 날아다니는 파편 등)을 식별할 때 차량에 정지하라는 지시를 제공할 수 있다.
자율 주행 시스템(200)의 모든 모듈 및 시스템은 통신 모듈(218)을 통해 서로 통신한다. 자율 주행 시스템(200)은 또한 시스템(200) 및 시스템(200)을 사용하는 자아 차량의 동작에 사용되는 정보 및 데이터(예컨대, 정적 및 동적 데이터)를 저장할 수 있는 시스템 메모리(224)를 포함한다. V2V 통신 모듈(226)은 다른 차량과의 통신을 위해 사용된다. V2V 통신은 또한 사용자, 운전자 또는 차량 탑승자에게 보이지 않는 다른 차량으로부터의 정보를 포함할 수 있으며, 사고를 피하기 위해 차량을 조정하는 데 도움이 될 수 있다. 매핑 유닛(228)은 차량에 대한 매핑 및 위치 데이터를 제공할 수 있고, 이 데이터는 대안적으로 시스템 메모리(224)에 저장될 수 있다. 다양한 예에서, 매핑 및 위치 데이터는 자아 차량이 곡선 도로에서 운전하고 있을 때 관심 각도 주위로 빔 조향을 집중시키기 위해 빔 조향 레이더(202)의 동작의 선택적 스캐닝 모드에서 사용될 수 있다. 다른 예에서, 매핑 및 위치 데이터는, 도시 거리 환경에서 (비록 더 작은 최대 속도를 가질지라도) 더 높은 범위 분해능으로 감소된 범위에 대해 빔 조향을 집중시키거나 또는 고속도로 환경에서 (비록 더 큰 범위 분해능을 가질지라도) 더 높은 최대 속도로 증가된 범위에 대해 빔 조향을 집중시키기 위해, 빔 조향 레이더(202)의 동작의 선택적 스캐닝 모드에서 사용될 수 있다.
도 3은 다양한 예에 따른 도 2에서와 같은 선택적 스캐닝 모드를 갖는 빔 조향 레이더 시스템의 개략도를 도시한다. 빔 조향 레이더(300)는 진정한 3D 비전을 가지며 인간과 유사한 세계 해석이 가능한 "디지털 눈"이다. "디지털 눈" 및 인간과 유사한 해석 기능은 두 가지 주요 모듈, 즉, 레이더 모듈(302) 및 인식 엔진(304)에 의해 제공된다. 레이더 모듈(302)은 FoV 내에서 RF 신호를 전송하고 이들이 FoV 내의 객체에서 반사될 때 전송된 신호의 반사를 수신할 수 있다. 레이더 모듈(302)에서 아날로그 빔포밍을 사용하면, 단일 송신 및 수신 체인이 효과적으로 사용되어 조향 가능한 지향성 빔을 형성할 수 있다. 레이더 모듈(302)의 송수신기(306)는 일련의 송신 안테나(308)를 통한 전송을 위한 신호를 생성할 뿐만 아니라 일련의 수신 안테나(310-314)를 통해 수신된 신호를 관리하도록 구성된다. FoV 내의 빔 조향은 송신 체인 상에서 송신 안테나(308)에 결합된 위상 시프터("PS") 회로(316-318) 및 수신 체인 상에서 수신 안테나(310-314)에 각각 결합된 PS 회로(320-324)로 구현된다.
PS 회로(316-318 및 320-324)의 사용은 송신 및 수신 안테나에서 각 요소의 위상의 개별적인 제어를 가능하게 한다. 초기의 수동 아키텍처와 달리, 빔은 능동 빔포밍 안테나를 사용하여 이산 각도뿐만 아니라 FoV 내의 임의의 각도(예컨대, 0°에서 360°까지)로 조향 가능하다. 추가 하드웨어 구성요소나 각 안테나 요소에 대한 개별 디지털 처리 없이 단일 송신 또는 수신 체인의 포트에서 개별 안테나 요소가 결합되거나 분할될 수 있는 아날로그 빔포밍 아키텍처와 함께 다중 요소 안테나가 사용될 수 있다. 또한 다중 요소 안테나의 유연성으로 인해 송신 및 수신을 위한 좁은 빔 폭이 가능하다. 안테나 빔 폭은 안테나 요소의 수가 증가함에 따라 감소한다. 좁은 빔은 안테나의 지향성을 향상시키고 레이더(300)에 훨씬 더 긴 검출 범위를 제공한다.
아날로그 빔 조향을 구현하는 데 있어 주요 과제는 77GHz에서 동작하도록 PS를 설계하는 것이다. PS 회로(316-318 및 320-324)는 현재 갈륨-비소(GaAs) 재료를 사용하여 구축된 분산 버랙터 네트워크로 구현된 반사 PS 설계에 의해 이 문제를 해결한다. 각각의 PS 회로(316-318 및 320-324)는 일련의 PS를 가지며, 각 PS는 안테나 요소에 결합되어 안테나 요소에 의해 송신 또는 수신되는 신호에 대해 0° 내지 360°의 위상 시프트 값을 생성한다. PS 설계는 SiGe(Silicon-Germanium) 및 CMOS(complementary metal-oxide semiconductors)에 대한 향후 구현에서 확장 가능하므로 PS 비용을 낮추어 고객 애플리케이션의 특정 요구사항을 충족시킬 수 있다. 각각의 PS 회로(316-318 및 320-324)는 일련의 위상 시프트를 초래하는 각 PS 회로의 PS에 일련의 전압을 제공하는 "FPGA"(Field Programmable Gate Array)(326)에 의해 제어된다.
다양한 예에서, 전압 값은 PS 회로(316-318, 320-324)의 각각의 PS에 인가되어 주어진 위상 시프트를 생성하고 빔 조향을 제공한다. PS 회로(316-318 및 320-324)의 PS에 인가된 전압은 FPGA(306)의 룩업 테이블("LUT")에 저장된다. 이러한 LUT는 각 동작 조건에서 주어진 위상 시프트를 생성하기 위해 각 PS에 인가할 전압을 결정하는 안테나 교정 프로세스에 의해 생성된다. PS 회로(316-318 및 320-324)의 PS는 1도 미만의 매우 높은 분해능에서 위상 시프트를 생성할 수 있음에 유의한다. 위상에 대한 이러한 향상된 제어는 레이더 모듈(302)의 송신 및 수신 안테나로 하여금 매우 작은 단계 크기로 빔을 조향할 수 있게 하여, 작은 각도 분해능에서 밀접하게 위치한 타겟을 분석하는 레이더(300)의 능력을 향상시킨다.
다양한 예에서, 송신 안테나(308) 및 수신 안테나(310-314)는 메타-구조 안테나, 위상 어레이 안테나, 또는 밀리미터파 주파수로 RF 신호를 방사할 수 있는 임의의 다른 안테나일 수 있다. 본 명세서에서 일반적으로 정의되는 메타 구조는 기하학적 구조에 기초하여 원하는 방향으로 입사 방사선을 제어 및 조작할 수 있는 공학적인 구조이다. 특정 설계를 구현하고 특정 제약을 충족시키기 위해 안테나(308-314)의 다양한 구성, 형상, 설계 및 치수가 사용될 수 있다.
레이더(300)의 송신 체인은 송신 안테나(308)에 의한 무선 송신을 준비하기 위해 RF 신호를 생성하는 송수신기(306)로 시작한다. RF 신호는 예를 들어 주파수 변조 연속파(Frequency-Modulated Continuous Wave: "FMCW") 신호일 수 있다. FMCW 신호는 레이더(300)로 하여금 송신된 신호와 수신/반사된 신호 또는 에코 사이의 위상 또는 주파수의 차이를 측정함으로써 객체까지의 범위와 객체의 속도를 모두 결정할 수 있게 한다. FMCW 형식에는 각각 장점과 목적을 갖는 사인파, 삼각파, 톱니파, 직사각파 등을 포함하여 사용될 수 있는 다양한 파형 패턴이 존재한다.
FMCW 신호가 송수신기(306)에 의해 생성되면, 이들은 전력 증폭기("PA")(328-332)에 제공된다. 신호가 송신 안테나(308)에 의해 방사될 때 감쇠되기 때문에, FMCW 신호가 객체 검출에 필요한 장거리에 도달하기 위해서는 신호 증폭이 필요하다. PA(328-332)로부터, 신호는 피드 네트워크(334-336)를 통해 분할 및 분배되는데, 피드 네트워크(334-336)는 입력 신호를 송신 안테나(308)의 각 요소에 대해 하나씩 다수의 신호로 분할하는 전력 분배기 시스템을 형성한다. 피드 네트워크(334-336)는 신호를 분할하여 그들 사이에 균등하게 전력이 분배되게 하거나 대안적으로 분할된 신호가 모두 동일한 전력을 수신하지는 않는 다른 방식에 따라 전력이 분배되게 한다. 그런 다음 피드 네트워크(334-336)로부터의 각 신호는 PS 회로(316-318)의 PS로 입력되고, 여기서 신호는 마이크로제어기(338)의 지시 하에 FPGA(326)에 의해 생성된 전압에 기초하여 위상 시프트된 다음 송신 안테나(308)를 통해 전송된다.
마이크로제어기(338)는 도로 및 환경 시나리오에 기초하여 원하는 스캐닝 모드에 따라 PS 회로(316-318)의 PS에 적용할 위상 시프트를 결정한다. 마이크로제어기(338)는 또한 송수신기가 다음 스캔에 적용할 스캔 파라미터를 결정한다. 스캔 파라미터는 처리 엔진(350) 중 하나의 지시, 예컨대 인식 엔진(304)의 지시에 따라 결정될 수 있다. 검출된 객체에 따라, 인식 엔진(304)은 FoV의 주어진 영역에 집중하거나 빔을 다른 방향으로 조향하기 위해 다음 스캔에서 스캔 파라미터를 조정할 것을 마이크로제어기(338)에 지시할 수 있다.
다양한 예에서 그리고 아래에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 레이더(300)는 무엇보다도 전체 스캐닝 모드 및 선택적 스캐닝 모드를 포함하는 다양한 모드 중 하나에서 동작한다. 전체 스캐닝 모드에서, 송신 안테나(308)와 수신 안테나(310-314) 모두는 작은 증분 단계로 완전한 FoV를 스캔한다. FoV는 조향 각도의 함수로서 증가된 사이드 로브(side lobes)로 인해 시스템 파라미터에 의해 제한될 수 있지만, 레이더(300)는 장거리 레이더의 경우 상당한 영역에 걸쳐 객체를 검출할 수 있다. 기준 방향(boresight)의 양쪽에서 스캔할 각도의 범위 및 조향 각도들/위상 시프트들 사이의 단계 크기는 주행 환경에 기초하여 동적으로 변할 수 있다. 도시 환경을 통해 주행하는 자율 주행 차량(예컨대, 자아 차량)의 성능을 향상시키기 위해, 스캔 범위는 교차로와 연석을 계속 모니터링하여 차량, 보행자 또는 자전거 타는 사람을 검출하도록 증가될 수 있다. 이 넓은 스캔 범위는 프레임 속도(재방문율)를 저하시킬 수 있지만, 도시 환경은 일반적으로 저속 주행 시나리오를 포함하므로 수용 가능한 것으로 간주된다. 프레임 속도가 중요한 고속 고속도로 시나리오의 경우, 스캔 범위를 줄여 더 높은 프레임 속도가 유지될 수 있다. 이 경우, 기준 방향의 양쪽에서의 작은 각도의 빔 스캐닝은 장거리 타겟 탐지 및 추적에 충분할 것이다.
선택적 스캐닝 모드에서, 레이더(300)는 원하는 각도로 조향한 다음 그 각도 주위를 스캐닝함으로써 관심 영역 주위를 스캐닝한다. 이것은 레이더(300)가 유효한 객체가 없는 영역을 조명하면서 임의의 처리 또는 스캐닝 사이클을 낭비하는 일없이 관심 영역에서 객체를 검출하는 것을 보장한다. 이러한 스캐닝이 유용한 시나리오 중 하나는 도 4에 도시된 바와 같은 곡선 고속도로 또는 도로의 경우이다. 레이더(300)는 예컨대 기준 방향에서 300m 이상의 장거리에 있는 객체를 검출할 수 있으므로 도로(400)와 같은 도로에 커브가 있는 경우 직접적인 측정은 유용한 정보를 제공하지 못한다. 오히려, 레이더(300)는 빔 영역(402)으로 도시된 바와 같이 도로의 곡률을 따라 조향한다. 레이더(300)는 데이터베이스 또는 차량의 매핑 유닛(예컨대, 도 2의 매핑 유닛(228))으로부터 매핑 및 위치 데이터를 획득하여 곡선 도로가 나타날 시기를 알 수 있으므로, 레이더(300)는 선택적 스캐닝 모드를 활성화할 수 있다. 유사하게, 다른 사용 사례에서, 매핑 및 위치 데이터는 경로 및/또는 주변 환경(예컨대, 도시 거리 환경 또는 고속도로 환경)의 변화를 검출하는 데 사용될 수 있는데, 여기서 객체 검출에 필요한 최대 범위는 검출된 환경(또는 경로)에 따라 변할 수 있다. 예를 들어, 매핑 및 위치 데이터는, 도시 거리 환경에서 (비록 더 작은 최대 속도를 가질지라도) 더 높은 범위 분해능으로 감소된 범위에 대한 빔 조향에 집중하거나, 고속도로 환경에서 (비록 더 큰 범위 분해능을 가질지라도) 더 높은 최대 속도로 증가된 범위에 대한 빔 조향에 집중하기 위해, 레이더(300)의 동작의 선택적 스캐닝 모드에서 사용될 수 있다.
이 선택적 스캐닝 모드는 레이더(300)로 하여금 객체가 없거나 차량에 유용한 정보가 없는 영역에 대해 임의의 스캐닝을 낭비하기보다 관심 영역을 향해 빔을 정렬할 수 있게 하기 때문에 더 효율적이다. 다양한 예에서, 선택적 스캐닝 모드는, 송수신기(306)에 의해 생성된 FMCW 신호의 처프 기울기를 변경하고 전송된 신호의 위상을 도로(400)의 곡률을 커버하는 데 필요한 조향 각도로 시프팅함으로써 구현된다.
도 3으로 돌아가면, 객체는 PS 회로(320-324)에 의해 지향되는 일련의 수신 안테나(310-314)에서 수신되는 반사 또는 에코에 의해 레이더(300)로 검출된다. 저잡음 증폭기(Low Noise Amplifiers: "LNA")는 PS 회로(316-318)의 PS와 유사한 PS를 포함하는 PS 회로(320-324)와 수신 안테나(310-314) 사이에 위치된다. 수신 동작을 위해, PS 회로(310-324)는 공간 구성으로 인한 방사 요소들 사이의 수신 신호의 시간 지연을 보상하기 위해 수신 안테나(310-314)의 방사 요소들 사이에 위상 차를 생성한다. 아날로그 빔포밍으로도 지칭되는 수신 위상 시프팅은 에코를 정렬하도록 수신된 신호를 결합하여 검출된 객체의 장소 또는 위치를 식별한다. 즉, 위상 시프팅은 수신 안테나(310-314)의 각각의 방사 요소에 서로 다른 시간에 도달하는 수신 신호를 정렬한다. 송신 체인 상의 PS 회로(316-318)와 유사하게, PS 회로(320-324)는 원하는 위상 시프트를 생성하기 위해 각 PS에 전압을 제공하는 FPGA(326)에 의해 제어된다. FPGA(326)는 또한 LNA(338-342)에 바이어스 전압을 제공한다.
그런 다음, 수신 체인은 수신 안테나(312)에서 수신된 신호를 결합 네트워크(344)에서 결합하고, 결합된 신호는 결합 네트워크(344)로부터 송수신기(306)로 전파된다. 도시된 바와 같이, 결합 네트워크(344)는 2개의 결합된 신호(346-348)를 생성하는데, 각 신호는 수신 안테나(312)의 다수의 요소로부터의 신호를 결합한다는 점에 유의한다. 일 예에서, 수신 안테나(312)는 48개의 방사 요소를 포함하고, 각각의 결합된 신호(346-348)는 48개의 요소 중 24개에 의해 수신된 신호를 결합한다. 다른 예는 원하는 구성에 따라 8, 16, 24, 32개 등을 포함할 수 있다. 안테나 요소의 수가 많을수록 빔 폭은 좁아진다.
또한 수신 안테나(310 및 314)에서 수신된 신호는 PS 회로(320 및 324)로부터 송수신기(306)로 직접 이동한다는 점에 유의한다. 수신 안테나(310 및 314)는 48-요소 수신 안테나(312)에 의해 수신된 메인 빔과 별도로 방사 패턴을 생성하는 가드 안테나이다. 가드 안테나(310 및 314)는 객체로부터의 사이드 로브 리턴(side-lobe returns)을 효과적으로 제거하기 위해 구현된다. 목표는 가드 안테나(310, 314)가 사이드 로브보다 높은 이득을 제공하여 그 제거를 가능하게 하거나 그 존재를 상당히 줄이는 것이다. 가드 안테나(310, 314)는 사이드 로브 필터로서 효과적으로 작용한다.
수신된 신호가 송수신기(306)에 의해 수신되면, 이들은 처리 엔진(350)에 의해 처리된다. 처리 엔진(350)은, 신경망 및 인공 지능 기술을 사용하여 수신된 신호에서 객체를 검출하고 식별하는 인식 엔진(304)과, 레이더(300)에 대한 이력 및 기타 정보를 저장하는 데이터베이스(352)와, 송수신기(306)로부터의 아날로그 신호를 인식 엔진(304)에 의한 객체의 검출 및 식별을 위한 도달 각도 및 기타 유용한 정보를 결정하기 위해 처리될 수 있는 디지털 신호로 변환하는 아날로그-디지털 변환기(Analog-to-Digital Converter: "ADC") 모듈을 갖는 디지털 신호 처리(Digital Signal Processing: "DSP") 엔진(354)을 포함한다. 하나 이상의 구현에서, DSP 엔진(354)은 마이크로제어기(338) 또는 송수신기(306)와 통합될 수 있다.
레이더(300)는 또한 FoV를 정의하는 스캐닝된 영역의 총 각도, 각 증분 전송 빔의 빔 폭 또는 스캔 각도, 레이더 신호의 처프(chirps) 수, 처프 시간, 처프 기울기, 처프 세그먼트 시간 등과 같은 스캔 파라미터를 원하는 대로 구성할 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스(Graphical User Interface: "GUI")(358)를 포함한다. 또한, 레이더(300)는 FPGA(326)로부터의 적절한 전압이 원하는 위상 시프트를 생성하는데 사용될 수 있도록 차량 주위의 온도를 감지하는 온도 센서(360)를 갖는다. FPGA(326)에 저장된 전압은 온도 조건을 비롯한 서로 다른 동작 조건에서 안테나를 교정하는 동안 결정된다. 데이터베이스(362)는 또한 레이더 및 다른 유용한 데이터를 저장하기 위해 레이더(300)에서 사용될 수 있다.
이제, 도 3의 수신 및 가드 안테나의 안테나 소자를 더 자세히 도시하는 도 5에 주목한다. 수신 안테나(500)는 약간 다른 시간에 객체로부터의 신호 또는 반사에 대한 수신 경로를 생성하는 다수의 방사 요소(502)를 갖는다. 다양한 구현에서, 방사 요소(502)는 48-요소 안테나에서와 같은 어레이 구성의 메타구조 또는 패치이다. 위상 및 증폭 모듈(504)은 시간에 따라 신호를 정렬하기 위해 위상 시프팅을 제공한다. 방사 소자(502)는 도 3의 PS 회로(320-324) 및 LNA(338-342)로서 구현된 위상 시프터 및 LNA를 포함하는 위상 및 증폭 모듈(504) 및 결합 구조(506)에 결합된다. 본 예시에서는 두 객체, 즉, 객체 A(508)와 객체 B(510)가 안테나(500)에 대해 동일한 범위에 위치하며 동일한 속도를 갖는다. 객체들 사이의 거리가 방사 빔의 대역폭보다 작은 경우, 객체들은 시스템에 의해 구별되지 못할 수 있다. 이는 각도 분해능 또는 공간 분해능으로 지칭된다. 레이더 및 객체 검출 분야에서, 각도 분해능은 서로 근접하게 위치한 객체들을 구별하는 레이더의 능력을 설명하는데, 여기서 근접 위치는 일반적으로 레이더 안테나와 같은 객체 검출 메커니즘으로부터 객체까지의 범위 및 객체의 속도에 의해 측정된다.
레이더 각도 분해능은 레이더가 구별하고 분리할 수 있는 동일한 범위에 있는 2개의 동일한 크기의 타겟들 사이의 최소 거리이다. 각도 분해능은 3dB 빔 폭으로 지칭되는 안테나의 절반 전력 빔 폭의 함수이며, 객체 구별에 대한 제한 요소의 역할을 한다. 객체를 구별하는 것은 객체로부터 반사가 도달하는 각도를 정확하게 식별하는 것에 기초한다. 빔 폭 각도가 작을수록 지향성이 높아지고 각도 분해능이 개선되지만, 더 작은 단계 크기를 달성하려면 더 빠른 스캐닝이 필요하다. 예를 들어, 자율주행 차량 애플리케이션에서, 레이더는 필요할 때 차량이 수정 조치를 취하기에 충분한 시간 내에 차량의 환경을 스캔하는 임무를 담당한다. 이는 시스템의 능력을 특정 단계로 제한한다. 이는 3dB 각도 빔 폭보다 작은 객체간 거리를 갖는 임의의 객체는 별도의 처리 없이는 구별될 수 없다는 것을 의미한다. 즉, 같은 거리에 있는 두 개의 동일한 타겟은 안테나 3dB 빔 폭 이상으로 떨어져 있으면 각도로 분석된다. 본 예에서는 다중 보호 대역 안테나를 사용하여 객체를 구별한다.
도 6은 레이더 신호 및 관련 스캔 파라미터를 더 자세히 도시한다. 레이더 신호(600)는 처프(602-606)와 같은 일련의 처프를 포함하는 FMCW 신호이다. 레이더 신호(600)는 객체의 위치, 분해능 및 속도를 결정하는 방법에 영향을 미치는 파라미터 세트에 의해 정의된다. 레이더 신호(600)와 연관되고 도 6에 도시된 파라미터는 다음을 포함한다: (1) 처프 신호의 최소 및 최대 주파수에 대한 fmax 및 fmin; (2) 하나의 처프 시퀀스의 총 시간에 대한 Ttotal; (3) 레이더 시스템에서 위상 고정 루프("PLL")에 대한 안정화 시간을 나타내는 Tdelay; (4) 실제 측정 시간에 대한 Tmeas(예컨대, 300 미터 내의 객체를 검출하기 위한 처프 시퀀스의 경우 > 2초); (5) 한 처프의 총 시간에 대한 Tchirp; (6) 처프의 총 대역폭에 대한 B; (7) 처프의 유효 대역폭에 대한 Beff; (8) 연속 측정 사이의 대역폭에 대한 ΔBeff; (9) 처프당 수행된 측정 수에 대한 Nr(즉, 각 처프에 대해, 얼마나 많은 에코 측정이 수행될 것인지); 및 (10) 처프 수 Nc.
객체의 거리 및 거리 분해능은 처프 파라미터 Nr 및 Beff에 의해 완전히 결정된다. 일부 측면에서, 범위 분해능은 다음과 같이 표현될 수 있다:
Figure pct00001
일부 측면에서, 최대 거리(또는 범위)는 다음과 같이 표현될 수 있다:
Figure pct00002
객체의 속도 및 속도 분해능은 처프 시퀀스 파라미터(Nc, Tchirp) 및 주파수(fmin)에 의해 완전히 결정된다. 달성된 최소 속도(또는 속도 분해능)는 다음과 같이 결정된다(c는 빛의 속도를 나타냄):
Figure pct00003
레이더 주파수가 높을수록 동일한 시퀀스 파라미터에 대해 속도 분해능이 더 좋아진다. 최대 속도는 다음과 같이 주어진다:
Figure pct00004
스캔 파라미터들 간의 추가 관계는 다음 수학식에 의해 주어지는데, 수학식 5는 처프 기울기
Figure pct00005
를 나타내며 수학식 6은 샘플 주파수를 나타낸다:
Figure pct00006
Figure pct00007
다양한 측면에서, 샘플 주파수는 고정되어 있다. 또한, 수학식 6의 샘플 레이트(f sample )는 선택된 최대 속도와 선택된 최대 범위에 대해 얼마나 정밀한 범위 분해능을 달성할 수 있는지를 결정한다. 일부 측면에서, 최대 범위(Rmax)는 검출된 환경의 유형(또는 경로의 유형)에 따라 사용자 구성에 의해 정의될 수 있다. 최대 범위(Rmax)가 고정되면 vmax와 ΔR은 더 이상 독립적이지 않음에 유의한다. 하나의 처프 시퀀스 또는 세그먼트는 다수의 처프를 갖는다. 각 처프는 다수의 범위 측정을 제공하고 도플러 속도를 정확하게 측정하기 위해 여러 번 샘플링된다. 각 처프는 기울기
Figure pct00008
에 의해 정의될 수 있다. 최대 범위 요구사항은 수학식 1에 표시된 바와 같이 처프의 유효 대역폭(Beff)에 반비례할 수 있는데, 여기서 Beff 파라미터의 증가는 향상된 범위 분해능(또는 감소된 범위 분해능 값)을 달성할 수 있다. 감소된 범위 분해능 값은, 객체가 고속도로 환경에 비해 현저히 낮은 속도로 이동하므로 범위 분해능 파라미터 값의 개선이 최대 속도 파라미터의 악화를 관찰하는 것보다 바람직한 도시 거리 환경에서의 객체 분류에 유용할 수 있다. 유사하게, 레이더의 최대 속도 능력은 수학식 4에 표시된 바와 같이 처프 시간(Tchirp)에 반비례할 수 있는데, Tchirp 파라미터의 감소는 향상된 최대 속도(또는 증가된 최대 속도 값)를 달성할 수 있다. 증가된 최대 속도는, 객체가 도시 거리 환경에 비해 훨씬 더 높은 속도로 이동하므로 범위 분해능 파라미터의 악화를 관찰하는 것보다 최대 속도 파라미터의 개선이 더 바람직한 고속도로 환경에서의 객체 검출에 유용할 수 있으므로다.
위의 수학식 1 내지 수학식 6은 주어진 설계 목표에 대한 스캔 파라미터를 수립하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 장거리에서 고분해능으로 객체를 검출하기 위해 레이더 시스템(300)은 처프당 다수의 측정을 수행해야 한다. 목표가 장거리에서 고속으로 객체를 검출하는 것이라면 처프 시간을 줄여 처프 시간을 제한해야 한다. 첫 번째 경우, 장거리에서의 고분해능 검출은 레이더 시스템의 신호 처리 유닛의 대역폭에 의해 제한된다. 그리고 두 번째 경우, 장거리에서의 높은 최대 속도는 레이더 칩셋의 데이터 수집 속도에 의해 제한된다(이는 또한 분해능을 제한함).
선택적 스캐닝 모드에서, 레이더(300)는 전체 스캔을 수행하기 보다는 관심 각도 주위를 스캔하기 위해 자신의 처프 기울기를 조정한다. 이러한 상황은 예를 들어 차량이 도 4에 도시된 바와 같이 곡선 도로 또는 고속도로에 직면할 때 발생한다. 레이더(300)는 능동적 국지화(localization) 및 매핑을 적용하여 관심 영역 주변의 더 짧은 범위에 대한 스캔에 집중한다. 유사하게 다른 사용 사례에서, 능동적 국지화 및 매핑은 경로 및/또는 주변 환경(예컨대, 도시 거리 환경 또는 고속도로 환경)의 변화를 검출하는데 사용될 수 있는데, 객체 검출에 필요한 최대 범위는 검출된 환경(또는 경로)에 따라 변할 수 있다. 예를 들어, 매핑 및 위치 데이터는, 도시 거리 환경에서 (비록 더 작은 최대 속도를 가질지라도) 더 높은 범위 분해능으로 감소된 범위에 대한 빔 조향에 집중하거나, 고속도로 환경에서 (비록 더 작은 범위 분해능을 가질지라도) 더 높은 최대 속도로 증가된 범위에 대한 빔 조향에 집중하기 위해, 레이더(300)의 동작의 선택적 스캐닝 모드를 트리거하는 데 사용될 수 있다. 도시 거리 환경에 대한 처프 기울기를 조정할 때, 레이더(300)는 도시 거리에서 객체의 향상된 검출 및 분류를 위한 범위 분해능 파라미터 값을 줄이기 위해 더 작은 범위 최대값 요구사항을 사용하여 객체 검출 및 분류를 수행할 수 있다. 도시 거리 환경에 대한 범위 최대값이 감소함에 따라, 처프 기울기는 수학식 6에 의해 표시된 바와 같이 고정된 샘플 주파수와 평형을 유지하도록 조정된다. 도시 거리 환경에 대한 범위 분해능을 개선하기 위해, 유효 대역폭 파라미터(Beff) 및 처프 시간 파라미터(Tchirp)가 증가된다. 따라서, 처프 기울기 값은 수학식 5에 의해 표시된 바와 같이 증가한다. 고속도로 환경에 대한 처프 기울기를 조정할 때, 레이더(300)는 더 큰 범위(예컨대, 300m 이상)에서 고속도로에서 객체의 향상된 검출 및 분류를 위한 최대 속도 파라미터 값을 증가시키기 위해 더 높은 범위 최대값 요구사항을 사용하여 물체 검출 및 분류를 수행할 수 있다. 고속도로 환경에 대한 범위 최대값이 증가함에 따라, 수학식 6에 의해 표시된 바와 같이 고정된 샘플 주파수와 평형을 유지하도록 조정된다. 고속도로 환경에 대한 최대 속도를 개선하기 위해, 유효 대역폭 파라미터(Beff) 및 처프 시간 파라미터(Tchirp)가 감소된다. 따라서, 처프 기울기 값은 수학식 5에 의해 표시된 바와 같이 감소한다.
도 7은 다양한 예에 따라 조정 가능한 장거리 모드에서 빔 조향 레이더를 동작시키기 위한 예시적인 프로세스(700)의 흐름도이다. 먼저, 레이더는 전체 스캐닝 모드에서 빔 조향 스캔의 전송을 시작한다(702). 에코가 수신되면(704), 레이더는 객체를 검출(706)하고/하거나 마이크로제어기(338)로부터 선택 모드에서 스캐닝을 시작하라는 표시를 수신할 수 있다(708).
표시는 인식 엔진(304)의 지시에 의한 것일 수 있거나, 매핑 유닛 또는 곡선 도로를 검출하는 차량의 다른 엔진(도시되지 않음)으로부터 온 것일 수 있다. 마이크로제어기로부터의 표시는 처프 기울기를 조정하여 관심 각도 주위에서(예컨대, 곡선 도로의 각도 주위에서) FoV 영역을 스캐닝할 것을 레이더에 지시한다(710). 처프 기울기는 커브 주위의 더 짧은 범위에 집중하고 더 나은 분해능을 달성하기 위해 증가될 수 있다. 그런 다음 관심 영역 내의 객체가 검출되고 그 정보가 추출되어(712), 인식 엔진(304)에 의해 차량, 자전거 타는 사람, 보행자, 인프라스트럭처 객체, 동물 등으로 분류될 수 있다(714). 객체 분류는 센서 융합 모듈로 전송되어, 라이더 및 카메라 센서와 같은 다른 센서로부터의 객체 검출 정보와 함께 분석된다. 레이더(300)는 마이크로제어기(338)의 지시에 따라 스캐닝 프로세스를 계속하는데, 마이크로제어기(338)는 선택적 스캐닝 모드를 종료하고 전체 스캐닝 모드로 돌아갈 시기 및 스캐닝 동안 사용할 스캔 파라미터(예컨대, 처프 기울기, 빔 폭 등)에 관해 레이더에 지시한다.
도 8은, 300m 이상의 긴 범위에 도달할 수 있는 좁은 메인 빔(800)과 가드 안테나(310, 314) 및 도 3의 DSP 모듈(356)에서의 DSP 처리에 의해 감소될 수 있는 사이드 로브를 갖는 레이더(300)에 의해 전송되는 예시적 레이더 빔을 도시한다. 이 레이더 빔은 레이더(300)가 객체를 검출하고 분류할 수 있도록 FoV 내에서 임의의 각도로 조향될 수 있다. 스캐닝 모드는 도로 조건(예컨대, 곡선의 존재 여부, 도시 도로인지 또는 고속도로인지), 환경 조건 등에 따라 변경할 수 있다. 빔은 동적으로 제어되고 그 파라미터는 마이크로제어기(338) 및 인식 엔진(304)의 지지에 의해 필요에 따라 조정될 수 있다.
이러한 다양한 예는 향상된 센서 성능, 모든 날씨/모든 조건 검출, 고급 의사 결정 알고리즘, 및 센서 융합을 통한 다른 센서와의 상호작용을 통해 자율 주행을 지원한다. 이러한 구성은 레이더 센서의 사용을 최적화하는데, 레이더는 자체 주행 자동차와 같은 많은 애플리케이션에서 기상 조건에 의해 방해받지 않기 때문이다. 본 명세서에 설명된 레이더는 사실상 진정한 3D 비전을 가지면서 세상을 사람과 유사하게 해석할 수 있는 "디지털 눈"이다.
개시된 예에 대한 이전 설명은 당업자가 본 개시내용을 제조하거나 사용할 수 있게 하기 위해 제공되는 것으로 이해된다. 이들 실시예에 대한 다양한 수정은 당업자에게 자명할 것이고, 본 명세서에 정의된 일반적 원리는 본 개시내용의 사상 또는 범위를 벗어나지 않고 다른 예에 적용될 수 있다. 따라서, 본 개시내용은 본 명세서에 도시된 예에 제한되도록 의도되지 않고, 본 명세서에 개시된 원리 및 신규한 특징에 부합하는 가장 넓은 범위가 부여되어야 한다.
본 명세서에서 사용될 때, 항목들 중 임의의 것을 분리하는 "및" 또는 "또는"이라는 용어와 함께 일련의 항목 앞에 놓인 "~중 적어도 하나"라는 문구는 목록의 각 요소(즉, 각각의 항목)보다는 그 목록 전체를 수식한다. "~중 적어도 하나"라는 문구는 적어도 하나의 항목의 선택을 요구하지 않고, 오히려, 그 문구는 항목들 중 임의의 것의 적어도 하나, 및/또는 항목들의 임의의 조합 중 적어도 하나, 및/또는 항목들 각각의 적어도 하나를 포함하는 의미를 허용한다. 예를 들어, "A, B, 및 C 중 적어도 하나" 또는 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"라는 문구는 각각 A만, B만, 또는 C만; A, B 및 C의 임의의 조합; 및/또는 A, B 및 C 각각의 적어도 하나를 지칭한다.
또한, "포함한다(include)", "갖는다(have)" 등의 용어가 상세한 설명 또는 청구범위에서 사용될 때, 이러한 용어는 "포함한다(comprise)"라는 용어와 유사한 방식으로 포괄적인 것으로 의도되는데, 이는 "포함한다(comprise)"가 청구항에서 사용되는 경우 전환어(transitional word)로 해석되기 때문이다.
단수로 요소를 언급하는 것은 특별히 언급되지 않는 한 "하나뿐인 것"을 의미하는 것이 아니라 "하나 이상"을 의미하도록 의도된다. "일부"라는 용어는 하나 이상을 나타낸다. 밑줄 및/또는 기울임꼴 표제 및 부제목은 편의상 사용되었으며 본 기술을 제한하지 않으며 본 기술의 설명의 해석과 관련하여 참조되지 않는다. 당업자에게 알려져 있거나 나중에 알려지게 될 본 개시물 전반에 걸쳐 설명된 다양한 구성의 요소에 대한 모든 구조적 및 기능적 균등물은 참조에 의해 본 명세서에 명시적으로 통합되고 본 기술에 포함되는 것으로 의도된다. 더욱이, 본 명세서에 개시된 내용은 어떠한 것도, 그러한 개시가 위의 설명에서 명시적으로 언급되었는지 여부에 관계없이, 대중에게 헌정되는 것으로 의도되지 않는다.
본 명세서는 많은 세부사항을 포함하지만, 이들은 청구될 수 있는 범위에 대한 제한으로 해석되어서는 안 되며, 오히려 청구대상의 특정 구현에 대한 설명으로 해석되어야 한다. 별개의 실시예와 관련하여 본 명세서에 설명된 특정 특징은 단일 실시예에서 조합하여 구현될 수도 있다. 역으로, 단일 실시예의 맥락에서 설명된 다양한 특징은 또한 다수의 실시예에서 개별적으로 또는 임의의 적합한 하위 조합으로 구현될 수 있다. 더욱이, 특징이 특정 조합으로 작용하는 것으로 위에서 설명될 수 있고 심지어 처음에는 그렇게 청구될 수도 있지만, 청구된 조합에서의 하나 이상의 특징은 일부 경우에 조합에서 제거될 수 있고, 청구된 조합은 하위 조합 또는 하위 조합의 변형에 관한 것일 수 있다.
본 명세서의 주제는 특정 측면에 비추어 설명되었지만, 다른 측면이 구현될 수 있고 이는 다음 청구범위의 범위 내에 있다. 예를 들어, 동작들이 특정 순서로 도면에 도시되어 있지만, 이는 바람직한 결과를 달성하기 위해 그러한 동작이 도시된 특정 순서로 또는 순차적인 순서로 수행되어야 하거나, 또는 도시된 모든 동작이 수행되어야 함을 요구하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 청구범위에 언급된 동작들은 다른 순서로 수행될 수 있으며 여전히 바람직한 결과를 달성할 수 있다. 일 예로서, 첨부 도면에 도시된 프로세스는 바람직한 결과를 달성하기 위해 도시된 특정 순서 또는 순차적인 순서를 반드시 필요로 하지는 않는다. 또한, 위에서 설명한 측면에서의 다양한 시스템 구성요소의 분리는 모든 측면에서 이러한 분리를 요구하는 것으로 이해되어서는 안 되며, 설명된 프로그램 컴포넌트 및 시스템은 일반적으로 단일 하드웨어 제품에 함께 통합되거나 다수의 하드웨어 제품 내에 패키지화될 수 있음을 이해해야 한다. 다른 변형은 후속하는 청구범위의 범위 내에 있다.

Claims (20)

  1. 자율 주행 차량에 사용하기 위한 빔 조향 레이더(beam steering radar)로서,
    레이더 모듈 및 인지 모듈을 포함하되,
    상기 레이더 모듈은
    적어도 하나의 빔 조향 안테나와,
    송수신기와,
    제어기를 포함하고,
    상기 제어기는 상기 송수신기로 하여금 상기 적어도 하나의 빔 조향 안테나를 사용하여 제1 무선 주파수(RF) 신호의 제1 처프 기울기(chirp slope)를 통해 제1 시야(field-of-view: FoV)의 제1 스캔을 수행하게 하고 제2 RF 신호의 상기 제1 처프 기울기와 상이한 제2 처프 기울기를 통해 상기 제1 FoV와 상이한 제2 FoV의 제2 스캔을 수행하게 하도록 구성되고,
    상기 인지 모듈은, 상기 제1 RF 신호의 상기 제1 처프 기울기에 기초하여 상기 자율 주행 차량의 경로 및 주변 환경에서 하나 이상의 객체를 검출하고 상기 제2 RF 신호의 상기 제2 처프 기울기에 기초하여 상기 하나 이상의 객체를 분류하도록 구성된 머신 학습 훈련된 분류기를 포함하고, 상기 인지 모듈은 객체 데이터 및 레이더 제어 정보를 상기 레이더 모듈로 전송하도록 구성되는,
    빔 조향 레이더.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어기는 또한,
    상기 객체 데이터로부터 상기 하나 이상의 객체의 범위 분해능(range resolution)을 결정하는 것 ― 상기 범위 분해능은 처프의 유효 대역폭에 반비례함 ― 과,
    상기 객체 데이터로부터 상기 하나 이상의 객체의 최대 속도를 결정하는 것 ― 상기 최대 속도는 처프의 처프 시간에 반비례함 ―
    을 수행하도록 구성되는,
    빔 조향 레이더.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제2 처프 기울기는 상기 제1 처프 기울기보다 큰,
    빔 조향 레이더.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제어기는 또한, 상기 객체 데이터로부터 상기 제1 RF 신호의 상기 제1 처프 기울기에 대응하는 상기 하나 이상의 객체의 제1 범위 분해능을 획득하고, 상기 객체 데이터로부터 상기 제2 RF 신호의 상기 제2 처프 기울기에 대응하는 상기 하나 이상의 객체의 상기 제1 범위 분해능보다 더 작은 제2 범위 분해능을 획득하도록 구성되는,
    빔 조향 레이더.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 제어기는 또한, 상기 객체 데이터로부터 상기 제1 RF 신호의 상기 제1 처프 기울기에 대응하는 상기 하나 이상의 객체의 제1 최대 속도를 결정하고, 상기 객체 데이터로부터 상기 제2 RF 신호의 상기 제2 처프 기울기에 대응하는 상기 하나 이상의 객체의 상기 제1 최대 속도보다 더 작은 제2 최대 속도를 결정하도록 구성되는,
    빔 조향 레이더.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제어기는 또한, 상기 송수신기로 하여금, 상기 적어도 하나의 빔 조향 안테나를 사용하여 상기 제1 처프 기울기에서 제1 처프 수를 갖는 상기 제1 RF 신호를 송신하여 제1 범위까지 상기 제1 FoV를 스캔하게 하고, 상기 적어도 하나의 빔 조향 안테나를 사용하여 상기 제2 처프 기울기에서 제2 처프 수를 갖는 상기 제2 RF 신호를 송신하여 상기 제1 범위와 상이한 제2 범위까지 상기 제2 FoV를 스캔하게 하도록 구성되는,
    빔 조향 레이더.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제2 처프 기울기는 상기 제1 처프 기울기보다 크고,
    상기 제2 범위는 상기 제1 범위보다 작은,
    빔 조향 레이더.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 인지 모듈은 또한 상기 레이더 모듈로 하여금 상기 빔 조향 레이더의 선택적 스캐닝 모드를 활성화하게 하는 표시를 상기 레이더 모듈에 전송하도록 구성되고, 상기 제어기는 상기 송수신기로 하여금 상기 제1 처프 기울기로부터 상기 제2 처프 기울기로 조정함으로써 송신 빔의 처프 기울기를 조정하게 하는,
    빔 조향 레이더.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 인지 모듈은 또한 상기 객체 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 경로의 변경을 검출하도록 구성되고, 상기 인지 모듈은 상기 경로의 상기 변경을 검출하는 것에 응답하여 상기 표시를 생성하도록 구성되는,
    빔 조향 레이더.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 처프 기울기는 상기 송신 빔의 하나 이상의 처프의 처프 시간에 대한 상기 송신 빔의 상기 하나 이상의 처프의 유효 대역폭의 비에 의해 정의되는,
    빔 조향 레이더.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 제어기는 또한, 상기 송수신기로 하여금, 상기 적어도 하나의 빔 조향 안테나를 통해 복수의 송신 빔을 생성하도록 조정가능한 스캔 파라미터 세트에 기초하여, 상기 제1 스캔 및 상기 제2 스캔을 수행하게 하도록 구성되는,
    빔 조향 레이더.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 스캔 파라미터 세트는, 상기 FoV를 정의하는 스캔 영역의 전체 각도, 상기 복수의 송신 빔의 각 송신 빔의 빔 폭, 상기 복수의 송신 빔의 각 송신 빔의 스캔 각도, 상기 제1 RF 신호의 상기 제1 처프 기울기의 표시, 상기 제2 RF 신호의 상기 제2 처프 기울기의 표시, 처프 시간, 처프 세그먼트 시간, 또는 처프의 수 중 하나 이상을 포함하는,
    빔 조향 레이더.
  13. 객체 검출 및 분류 방법으로서,
    적어도 하나의 빔 조향 안테나를 사용하여 송수신기에서, 제1 시간에 제1 시야(FoV)에서 제1 처프 기울기를 포함하는 제1 송신 빔을 송신하는 단계와,
    상기 적어도 하나의 빔 조향 안테나를 통해 상기 송수신기에서, 상기 제1 송신 빔과 연관된 제1 반사 신호를 수신하는 단계와,
    인지 모듈을 사용하여, 상기 제1 송신 빔의 상기 제1 처프 기울기에 기초하여 상기 제1 반사 신호로부터 경로 및 주변 환경 내의 객체를 검출하는 단계와,
    상기 적어도 하나의 빔 조향 안테나를 사용하여 상기 송수신기에서, 상기 제1 시간 이후의 제2 시간에 상기 제1 FoV와 상이한 제2 FoV에서 상기 제1 처프 기울기보다 큰 제2 처프 기울기를 포함하는 제2 송신 빔을 송신하는 단계와,
    상기 인지 모듈을 사용하여, 상기 제2 송신 빔의 상기 제2 처프 기울기에 기초하여 상기 제2 송신 빔과 연관된 제2 반사 신호로부터 상기 객체를 분류하는 단계를 포함하는,
    객체 검출 및 분류 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 제1 송신 빔을 송신하는 단계는, 상기 적어도 하나의 빔 조향 안테나를 사용하여, 제1 범위까지 상기 제1 FoV를 스캔하도록 상기 제1 처프 기울기에서 제1 처프 수를 갖는 상기 제1 RF 신호를 송신하는 단계를 포함하고,
    상기 제2 송신 빔을 송신하는 단계는, 상기 적어도 하나의 빔 조향 안테나를 사용하여, 상기 제1 범위와 상이한 제2 범위까지 상기 제2 FoV를 스캔하도록 상기 제2 처프 기울기에서 제2 처프 수를 갖는 상기 제2 RF 신호를 송신하는 단계를 포함하는,
    객체 검출 및 분류 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 제2 처프 기울기는 상기 제1 처프 기울기보다 크고,
    상기 제2 범위는 상기 제1 범위보다 작은,
    객체 검출 및 분류 방법.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 인지 모듈을 사용하여, 상기 송수신기로 하여금 상기 송수신기의 선택적 스캐닝 모드를 활성화하게 하는 표시를 상기 제어기에 전송하는 단계와,
    상기 송수신기에서, 상기 제1 처프 기울기로부터 상기 제2 처프 기울기로 조정함으로써 송신 빔의 처프 기울기를 조정하는 단계를 더 포함하는,
    객체 검출 및 분류 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 객체를 검출하는 단계는, 상기 인지 모듈을 사용하여, 상기 검출에 의해 획득된 객체 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 경로의 변경을 검출하는 단계를 포함하고,
    상기 객체 검출 및 분류 방법은, 상기 인지 모듈을 사용하여, 상기 경로의 상기 변경의 검출에 응답하여 상기 표시를 생성하는 단계를 더 포함하는,
    객체 검출 및 분류 방법.
  18. 제13항에 있어서,
    상기 제1 송신 빔을 송신하는 단계는 상기 제1 송신 빔의 상기 제1 처프 기울기에 기초하여 상기 제1 FoV에 대응하는 제1 각도 범위에서 제1 스캔을 수행하는 단계를 포함하고,
    상기 제2 송신 빔을 송신하는 단계는 상기 제2 송신 빔의 상기 제2 처프 기울기에 기초하여 상기 제2 FoV에 대응하는 상기 제1 각도 범위와 상이한 제2 각도 범위에서 제2 스캔을 수행하는 단계를 포함하는,
    객체 검출 및 분류 방법.
  19. 자율 주행 시스템으로서,
    비일시적 메모리와,
    상기 비일시적 메모리에 결합되고, 상기 비일시적 메모리로부터의 명령어를 실행하도록 구성된 하나 이상의 하드웨어 프로세서를 포함하되,
    상기 명령어는 상기 자율 주행 시스템으로 하여금,
    제1 송신 빔의 제1 처프 기울기를 사용하여 제1 범위까지의 제1 시야(FoV)의 제1 스캔을 수행하는 것과,
    상기 제1 송신 빔의 상기 제1 처프 기울기에 기초하여 제1 수신 반사 신호에서 객체를 검출하는 것과,
    제2 송신 빔의 상기 제1 처프 기울기보다 큰 제2 처프 기울기를 사용하여 상기 제1 범위와 상이한 제2 범위까지 상기 제1 FoV와 상이한 제2 FoV의 제2 스캔을 수행하는 것과,
    상기 제2 송신 빔의 상기 제2 처프 기울기에 기초하여 상기 제2 송신 빔과 연관된 제2 수신 반사 신호로부터 상기 객체를 분류하는 것
    을 포함하는 동작을 수행하게 하는,
    자율 주행 시스템.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 제2 처프 기울기는 상기 제1 처프 기울기보다 크고,
    상기 제2 범위는 상기 제1 범위보다 작고,
    상기 제1 FoV는 제1 관심 각도 범위에 대응하고, 상기 제2 FoV는 상기 제1 관심 각도 범위와 상이한 제2 관심 각도 범위에 대응하는,
    자율 주행 시스템.
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