Erstmals hat ein weltweit führender Autohersteller den Mobileye-Imaging-Radar als Schlüsselkomponente für ein »Eyes-off, hands-off«-Fahrsystem für Privatfahrzeuge ausgewählt. Die Entscheidung fiel nach einem mehrjährigen Auswahlprozess zwischen der Mobileye-Technologie und konkurrierenden Systemen.
Ab 2028 plant der Neukunde, den Imaging-Radar von Mobileye für automatisiertes Fahren nach SAE-Level 3 bei Autobahngeschwindigkeiten zu nutzen. Das System wurde entwickelt, um eine außergewöhnliche Erkennung von Fahrzeugen, Personen und Objekten unter Bedingungen wie Nebel oder Regen und bei großen Entfernungen zu ermöglichen, die eine Herausforderung für bestehende Sensoren darstellen.
Der seit 2018 in der Entwicklung befindliche 4D-Imaging-Radar von Mobileye soll Sensor-Redundanz auch bei anspruchsvollen Licht-, Umwelt- und Verkehrsszenarien gewährleisten und damit die kamerabasierte Wahrnehmung kostengünstig ergänzen. Das Ziel: Skalierbare, autonome Fahrsysteme – von Robotaxis bis hin zu autonomen Fahrzeugen für Verbraucher:innen.
Bestehende Radarsysteme in Fahrzeugen liefern Schätzungen zur Objektentfernung, zur groben horizontalen Richtungsbewegung sowie zur relativen Geschwindigkeit. Imaging-Radar fügt eine neue Dimension hinzu – die relative Höhe. Das Mobileye-Imaging-Radar der nächsten Generation basiert auf einer neuartigen Architektur und verarbeitet das gesamte Signal digital – auf einem von Mobileye eigens entwickelten Radarprozessor. Dies soll eine bisher unerreichte Genauigkeit, Detailtreue und Zuverlässigkeit bei der Umgebungswahrnehmung ermöglichen und damit Mobileyes Stellung als führendes Unternehmen in der Entwicklung von autonomen Fahrzeugtechnologien festigen.
Das Herzstück des Mobileye-Imaging-Radars sind die von Mobileye entwickelten integrierten Hochfrequenzschaltkreise (RFIC) des Radars. Diese modernen Komponenten ermöglichen eine außergewöhnliche Flexibilität bei der Signalübertragung und die Fähigkeit, das gesamte Radarsignal in einer großen Bandbreite zu empfangen und abzutasten, während das Rauschen auf einem niedrigen Niveau gehalten wird. Dies unterstützt die Objekterkennung mit hoher Zuverlässigkeit.
Diese RFICs sind in eine einzigartige Architektur eingebettet, bei der das gesamte Radarsignal abgetastet und von einem speziellen Prozessor mit besonders hoher Rechenleistung von 11 TOPS digital verarbeitet wird. Dieser Prozessor kann mehr als 1.500 virtuelle Kanäle mit einer Bildrate von 20 Bildern pro Sekunde verarbeiten. Die Antennengruppe bietet zudem eine außergewöhnliche Winkelauflösung von weniger als 0,5 Grad und extrem niedrige Nebenkeulenpegel von -40 dBc sowie einen marktführenden Dynamikbereich von 100 dB gegenüber 60 dB bei anderen Fahrzeugradaren.
Dadurch kann der Mobileye-Imaging-Radar selbst in komplexen Szenarien mit großen Fahrzeugen wie Lkw oder Bussen in der Nähe kleine, weit entfernte Objekte erkennen. Darüber hinaus kann er kleinere Hindernisse wie einen Reifen in der Nähe einer Leitplanke in großer Entfernung präzise erkennen, was für sicheres autonomes Fahren auf der Autobahn bei Geschwindigkeiten über 130 km/h entscheidend ist.
Das System erkennt Verkehrsteilnehmer wie Fußgänger, Motorräder und Radfahrer – in bis zu 315 Metern Entfernung und identifiziert potenzielle Gefahren in bis zu 230 Metern Entfernung. Gerade dort, wo herkömmliche Radarsysteme oft an ihre Grenzen stoßen, etwa in Tunneln, Baustellen und anderen komplexen, unübersichtlichen Umgebungen, bewährt sich der Mobileye Imaging Radar.
Die nach vorne gerichtete BSR-Version des Radars nutzt ihre gesamte Sensorkapazität, während eine kleinere BSRC-Version für die Eckmontage über mehr als 300 Kanäle verfügt.
»Die Entscheidung dieses Neukunden für unser Imaging-Radar bestätigt die wichtige Arbeit, die wir bei der Entwicklung des Imaging Radars geleistet haben«, sagt Mobileye-Präsident und CEO Prof. Amnon Shashua. »Die Erkenntnis, dass Sensormodalität für autonomes Fahren eine wichtige Rolle spielen wird, hat uns dazu bewogen, ein Imaging-Radar zu entwickeln, welches wir als Industriestandard für Sicherheit und Präzision bei Selbstfahrsystemen betrachten.«