4D成像雷达：自动驾驶的关键传感技术

4D成像雷达正成为高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶（AD）的核心传感器，凭借其在距离、速度、方位角和仰角四个维度上的高精度感知能力，显著提升了车辆对复杂环境的理解能力。相较于传统雷达仅能提供二维空间信息，4D成像雷达通过引入仰角测量，实现了真正的三维空间成像，为L2+至L4级自动驾驶提供了关键的环境感知基础。

技术优势与性能指标

4D成像雷达的核心优势在于其卓越的空间分辨率与远距离探测能力：

方位角分辨率：<1°，可精确区分相邻目标（如并行车辆、行人与护栏）

仰角分辨率：支持高程识别，有效区分高架桥、路面障碍物与空中干扰

探测距离：超过300米，满足高速场景下的远距预警需求

全天候可靠性：在雨、雪、雾、尘及夜间等低能见度条件下仍保持稳定性能

这些特性使其在高速公路巡航和城市复杂交通两大典型场景中表现出色。前者依赖远距目标跟踪与变道决策，后者则需处理密集的静态与动态障碍物，如横穿行人、自行车和临时路障。4D雷达的点云密度接近低线数激光雷达，但成本更低、环境适应性更强。

系统架构与可扩展性

4D成像雷达通常采用多通道MIMO（多输入多输出）架构，通过虚拟阵列扩展实现高分辨率。常见配置包括：

6T8R / 8T8R：面向L2+量产车型，兼顾成本与性能

12T16R / 24T24R：支持L3/L4级自动驾驶，提供更密集点云与更强抗干扰能力

其可扩展设计允许OEM根据车型定位灵活配置，推动技术从高端向主流车型渗透。集成化趋势也促使雷达模块向小型化、低功耗发展，便于嵌入前格栅、尾灯或侧视镜等空间受限区域。

挑战与系统级考量

尽管前景广阔，4D雷达在实际部署中仍面临多重挑战：

热管理：高通道数带来更高功耗，在电动汽车中因保险杠后气流受限，散热难度加大。

数据处理负载：原始雷达数据量剧增，对主控MPU的算力提出更高要求，需优化FFT、CFAR、聚类与跟踪算法。

带宽与延迟：随着架构向中央域控制器演进，雷达数据需通过高速接口（如以太网）传输，对通信带宽与实时性构成压力。

多传感器融合：需与摄像头、激光雷达进行时空同步与数据级/特征级融合，提升目标识别置信度。

S32R47：高集成度雷达处理平台

恩智浦推出的S32R47雷达MPU专为应对上述挑战而设计，支持高达24T24R配置，在紧凑封装内提供强大处理能力。其关键特性包括：

高性能多核架构，支持实时信号处理流水线

优化的FFT与波束成形硬件加速

低功耗设计，适用于对能效敏感的电动平台

支持功能安全（ISO 26262 ASIL-B/D），满足AD系统要求

S32R47通过减少外部收发器芯片数量、提升集成度，帮助OEM在性能、成本与功耗之间取得平衡，加速成像雷达在中高端车型的普及。如需S32R47产品规格书、样片测试、采购等需求，请加客服微信：13310830171。