Radarsignale erfassen und bearbeiten Bausteine für die neuen ADAS

Das moderne Fast-Chip-Radarsystem erfasst mit dem passenden Baustein die Radarsignale und leitet das an die Fahrerassistenzsysteme weiter.
Das moderne Fast-Chip-Radarsystem erfasst mit dem passenden Baustein die Radarsignale und leitet das an die Fahrerassistenzsysteme weiter.

Lidar- und Radarsysteme spielen für Fahrerassistenzsysteme eine ­wichtige Rolle. Wie komplex die Signalverarbeitung inzwischen ist, zeigt der mehrstufige Verarbeitungsprozess eines modernen ­Fast-Chirp-Radarsystems. Doch mit den passenden Bausteinen ­­lassen sich Radarsignale effizient und sicher erfassen.

Auf dem Weg zum autonomen Fahren mit optischen Fahrerassistenzsystemen (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) müssen die Sinne der Autofahrer nach und nach durch Kamera-, Lidar- und Radarsysteme ersetzt werden. Um dieses ehrgeizige Ziel zu erreichen, gilt es, die entsprechenden Sensoren weiterzuentwickeln und sie zuverlässiger, präziser, sicherer und effizienter zu machen. Dieser Artikel befasst sich mit Radarsystemen für den Automotive-Sektor und geht dabei gezielt auf die Signalverarbeitungsschritte eines modernen Fast-Chirp-Radarsystems ein. An einem Beispiel wird dabei gezeigt, wie sich die Erfassung und Verarbeitung von Radarsignalen effizient und sicher umsetzen lässt. Darüber hinaus werden auch weitere Aspekte von Kfz-Radarsystemen, wie etwa die Leistungsaufnahme, der Platzbedarf und die Skalierbarkeit, angesprochen.

Die Radartechnik im Auto kann bereits auf eine mehr als 20-jährige Geschichte zurückblicken. In der Anfangszeit wurde Radar hauptsächlich für Anwendungen wie die adaptive Geschwindigkeitsregelung (Adaptive Cruise Control, ACC) eingesetzt – damals ein optionales Komfortsystem für Fahrzeuge der Luxusklasse. In der Rüstungs- und Avionikindustrie dagegen kamen Radarsysteme in großem Umfang zum Einsatz, weil man mit ihnen die relative Position und Geschwindigkeit von Objekten im freien Raum präzise messen kann. Für den von großen Stückzahlen geprägten Automotive-Markt aber war die Radartechnik wegen ihrer hohen Kosten nicht besonders attraktiv.

Günstigere Radarsysteme

Weiterentwicklungen bei den benötigten HF-Chipsätzen und digitalen Signalverarbeitungs-Bausteinen ermöglichten in den letzten zehn Jahren deutliche Kostensenkungen. Inzwischen beginnen die Automobilhersteller bereits damit, Automodelle mit Radarsensoren als Standardausstattung anzubieten. Abgesehen vom adaptiven Tempomat werden diese Sensoren für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt – so zum Beispiel für autonome Notbremsassistenten, für die Totwinkel-Erkennung sowie für Kollisionswarner vorn und hinten am Fahrzeug. Neben niedrigeren Kosten müssen neue Radarsensoren auch immer mehr technische Anforderungen erfüllen, indem sie beispielsweise einen größeren Erfassungsbereich, eine höhere Entfernungsauflösung, einen größeren Blickwinkel sowie eine verbesserte Objektunterscheidung mit der Fähigkeit zur Erkennung mehrerer Ziele bieten. Über diese Systemanforderungen hinaus müssen jedoch weitere Kfz-spezifische Aspekte wie die funktionale Sicherheit, ein geringer Stromverbrauch und eine Reduzierung des Platzbedarfs in Betracht gezogen werden.

In der Vergangenheit kam das frequenzmodulierte Dauerstrichradar (Frequency Modulated Continuous Wave, FMCW) mit langsamen Rampen (die auch als Chirps bezeichnet werden) zum Einsatz. Der Grund hierfür waren Res­triktionen des als Front End dienenden HF-Chipsatzes und die begrenzte Verfügbarkeit von Basisband-Verarbeitungschips, die für die widrigen Einsatzbedingungen im Auto geeignet waren. Diese Technik war wegen der Chirp-Zeit von beispielsweise 30 ms nicht nur recht langsam, sondern sowohl in ihrer Auflösung als auch in ihrer Fähigkeit zur Erkennung mehrerer Ziele begrenzt.

Sensoren mit Fast-Chirp-Technik

Fortschritte in der Halbleiterentwicklung ermöglichen inzwischen die Herstellung von Automotive-Radarsensoren auf Basis der Fast-Chirp-Technik. Wie der Name bereits andeutet, ist die Frequenzrampe hier steiler, mit einer auf 10 bis 100 Mikrosekunden reduzierten Rampenzeit. Bei dieser Rampensteilheit können Objekte in der Umgebung als quasistationär angenommen werden, sodass die relative Bewegung der Objekte innerhalb einer Rampenperiode ignoriert werden kann.

Bild 1a zeigt ein exemplarisches schnelles Sendesignal sTx(t) mitsamt dem empfangenen Echo sRx(t). Die Abwärtsmischer-Stufe liefert die Frequenzdifferenz zwischen Sende- und Empfangssignal (Bild 1b). Diese ist direkt proportional zur Entfernung zu den Objekten, von denen die elektromagnetischen Wellen reflektiert wurden. Bei den früheren langsamen Rampen war die Differenzfrequenz mehrdeutig, denn sie bestand aus der Entfernungskomponente und der Dopplerverschiebungs-Komponente. Letztere entstand durch die Relativgeschwindigkeit der Objekte. Zur Auflösung dieser Mehrdeutigkeit wurden Rampen mit unterschiedlichen Richtungen und Anstiegsgeschwindigkeiten verwendet. Wegen der erwähnten quasistationären Situation tritt die Mehrdeutigkeit bei schnellen Chirps nicht auf, allerdings lässt sich mit einem Chirp allein nicht die Relativgeschwindigkeit messen. Durch die Auswertung mehrerer aufeinanderfolgender Chirps ist es jedoch möglich, die Dopplerverschiebung aus der Phaseninformation zu extrahieren (Bild 1c). Indem man die Zahl der Empfangskanäle verdoppelt oder vervierfacht, lässt sich außerdem der (horizontale) Azimutwinkel der umgebenden Objekte bestimmen (beispielsweise mit einem digitalen Strahlformungs- (Beamforming-) Verfahren).