超声波雷达：智能泊车与近距离感知的关键

在汽车智能化进程中，毫米波雷达负责远距离探测，而超声波雷达则专注于近距离的精细感知。尤其在“贴地而行”的场景如进出地库、过减速带、挪车和泊车中，超声波雷达的作用尤为关键。本文将从技术演进、测距原理、多雷达协同机制到超声探头技术，全面解析超声波雷达在车辆近距离感知中的重要性。

1. 技术演进：从UPA到APA

超声波雷达技术在车载泊车辅助中的应用经历了从UPA（Ultrasonic Parking Assist）到APA（Automated Parking Assist）的发展阶段。二者虽在结构上有相似之处，但在系统架构、功能逻辑和传感融合等方面存在显著差异。

UPA系统特征：

配置4至8颗超声波雷达，安装于前后保险杠区域。

主要功能为检测障碍物，并通过蜂鸣提示向驾驶员发出距离预警。

不具备路径规划或车辆控制能力，雷达信号独立处理。

APA系统特征：

配置12颗雷达，布置于车辆四周，实现360°近场覆盖。

支持车位识别、泊车路径规划、方向盘控制、自动换挡等操作。

中央控制器对所有雷达进行统一调度，采集的数据参与整车路径规划与控制决策。

APA系统通过集中式架构实现了更强的鲁棒性和抗干扰能力，确保在各种复杂车位环境下正常运行。

2. 测距原理：不仅仅是“听声音”

超声波雷达测距看似简单，实则涉及多个复杂的环节，包括高频信号调制、精密时间采样、滤波算法、多目标识别及环境补偿。

原理概述：

超声波雷达发射一组周期性声波（通常为44kHz），遇到障碍物后反射，接收端捕捉反射波并计算往返时间（Time of Flight, ToF）来确定目标距离。

声速随温度变化，公式为v ≈ 331 + 0.6 × T（m/s），其中T为温度。

信号处理流程：

发射端信号设计：使用44kHz固定频率正弦波或调幅脉冲，脉冲长度通常为8~16周期。

接收信号链路：声波被接收后，经过带通滤波、低噪放大、ADC采样（通常为12~16位精度，采样率高于200kHz）。

温度补偿与距离输出：系统读取温度传感器数据，修正声波传播速度，最终输出测距结果。

多目标与噪声场景处理：

系统通过提取多个回波峰值实现多目标识别，采用多帧均值滤波、一致性判断等方法排除虚警。

对于低反射目标，可通过提升发射功率或使用冗余探头提高探测概率。

3. 多雷达协同：12颗雷达的“交响乐队”

在成熟的APA自动泊车系统中，通常配备12颗超声波雷达。它们的合理布置与高效协同是实现精准泊车和障碍规避的前提。

典型布局：

前保险杠：4颗（中部2颗 + 两角各1颗）

后保险杠：4颗（中部2颗 + 两角各1颗）

左右两侧裙边：各2颗

这种布置确保车辆四周360°全方位覆盖，既能监测前后距离，也能识别车位边界、斜向障碍物和动态目标。

调度周期：

一个完整的12颗雷达调度周期约为24~40ms，主控芯片通过高速调度器控制轮转，同时保证接收窗口与回波延迟重叠时间匹配，避免漏检或虚检。

例如，在车辆以2km/h速度缓慢倒入车位时：

后角雷达：负责识别车尾左右空间，判断是否偏离泊车线。

后中雷达：实时测量尾部至墙体或障碍物的最小距离，控制是否刹车。

侧边雷达：动态判断是否临近隔壁车辆，防止侧擦。

数据融合：所有数据经主控融合后，生成泊车曲线控制命令，并控制方向盘自动回正。

4. 下一代超声波雷达：技术瓶颈与突破

当前超声波雷达可实现30~250cm高精度探测，但为了满足L2+及以上智能辅助驾驶对安全性和自适应性的要求，未来研发重点之一是探头包络数据融合技术。

挑战：

串扰干扰、软材质反射衰减及复杂障碍识别等问题。

提升探测范围和精度，压缩近场盲区。

解决方案：

纳芯微提供的NSUC1800超声雷达探头芯片（Slave），基于全国产供应链，兼容标准DSI3协议，支持灵活编码与抗干扰机制。

近场盲区压缩至10cm，远距可达6–7m，并已通过ISO26262 ASIL B与AEC-Q100车规认证。

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结论与建议

超声波雷达凭借其高性价比、低功耗和紧凑结构，已成为智能泊车的核心感知模块。它不仅从单一测距传感器演变为整车感知网络的关键节点，还正迈向“预测性感知”，通过算法与软硬件协同提升近场智能判断力。

基于双芯架构和OTA可扩展设计的AK2平台，不仅满足主流APA需求，也具备面向高阶代客泊车（AVP）和自主移动系统的演进空间。随着E/E架构走向集中域控发展，超声波雷达将成为本地环境建图与低速控制的重要来源，其持续演进将直接决定未来泊车系统的稳定性、安全性与用户体验。对于工程师和技术人员来说，深入了解这些技术细节，有助于更好地设计和优化智能泊车系统。