Eine Visualisierung autonomer Fahrzeuge mit Radarerkennung einer Brücke.

4D Imaging Radar bildet auch den Elevationswinkel ab. (Bild: NXP)

Beim Erfassen der Fahrzeugumgebung waren die Stärken und Schwächen lange Zeit klar verteilt. Kameras erkennen Objekte in hoher Auflösung, werden jedoch durch schlechte Lichtverhältnisse sowie Einschränkungen bei Kontrast und Tiefe beeinträchtigt. Radar funktioniert bei allen Licht- und Wetterverhältnissen, liefert aber keine gute Auflösung, arbeitet lediglich horizontal und kann bewegende nicht von stationären Objekten unterscheiden. Lidar ermöglicht eine detaillierte Punktewolke der Umwelt, doch verzeichnet als laserbasierter Sensor ebenfalls Einbußen bei schlechtem Licht und Wetter. Erst eine Sensordatenfusion in Kombination mit Kartendaten bescherten den notwendigen Detailgrad beim autonomen Fahren.

Wie erfasst 4D Imaging Radar die Umwelt?

Mit der zunehmenden Marktreife hochauflösender Radarsysteme könnten die Karten jedoch neu gemischt werden. Während das klassische Radar mit seinen horizontal angeordneten Antennen standardgemäß Geschwindigkeit, Distanz und Horizontalwinkel (Azimut) abbildet, bezieht 4D Imaging Radar mit zusätzlichen, vertikalen Elementen ebenfalls die Höhe mit ein. „Letztere benötigt es etwa zur Erfassung von Brücken oder Randsteinen sowie zur verbesserten Klassifizierung von Objekten oder Verkehrsteilnehmern“, erläutert Matthias Feulner, Senior Director ADAS bei NXP im Interview mit automotiveIT.

Der ebenfalls als 4D-Radar oder Full-Range-Radar bezeichnete Sensor kann somit nicht nur die Breite eines Objekts oder gegebenenfalls eine grobe Abschätzung hinsichtlich der Höhe liefern. Er kreiert ein räumliches Abbild im Sinne einer Punktwolke, in der Objekte detektiert, separiert und klassifiziert werden. Auch Gegenstände, die voreinander im selben Elevationswinkel stehen, sollten ihn vor keine Probleme stellen. Das Stauende unter einer Brücke könnte ebenso zuverlässig erkannt werden wie hinter parkenden Autos hervortretende Fußgänger samt deren Bewegungsrichtung.

Welche Vorteile haben 4D-Radare?

Dafür legt die Radarlösung ihre wohl größte Schwäche gegenüber Kamera und Lidar ab – die geringe Auflösung. Analog zu den Pixeln eines Kamerabilds bestimmen bei Radargeräten die Antennenfläche sowie die Anzahl der Kanäle über die Abbildungsleistung. Frühere Systeme verfügten über acht oder zwölf virtuelle Kanäle, mittlerweile ist die Größe des Antennenarrays auf 192 Kanäle angewachsen. Dadurch steigert sich die Anzahl der erfassbaren Messpunkte – und es gibt weiter Luft nach oben.

Das 4D Imaging Radar nutzt bei der Ortung des Echos sogenannte MIMO-Signale mit mehreren Eingängen und Ausgängen, die parallel betrieben werden. „Ein Umschalten von einem Modus in den anderen ist nicht notwendig, da MIMO-Signale auf der Empfängerseite des Sensors auseinanderhalten, von welcher Sendeantenne abgestrahlt wurde“, betont Feulner. Ein dediziertes Frontend für verschiedene Distanzen sei somit – im Vergleich zu Lidar – nicht von Nöten. Ein Teil der Antennen werde jeweils für die Erfassung der näheren, mittleren und weiteren Entfernung verwendet.

Wie viele Radarsensoren benötigt ein Fahrzeug?

Trotz der besseren Auflösung und Umfelderkennung sowie den klassischen Stärken hinsichtlich der Robustheit dürfte Skalierbarkeit der Trumpf des 4D-Radars sein. Die hohen Kosten, die selbst im Volumen noch vorherrschen, hätten Lidar-Sensoren in der weiteren Verbreitung beschränkt, betont Feulner. Radar sei nicht nur die robustere, sondern auch kosteneffizientere Lösung. Kein Wunder also, dass auf autonomes Fahren spezialisierte Unternehmen wie Mobileye zunehmend mit der Technologie experimentieren und Zulieferer wie Continental, ZF, Magna und Aptiv ihr Produktportfolio schnellstmöglich erweitern. So wird der Full-Range-Radar von ZF bereits in diesem Jahr nach China ausgeliefert, um in Elektro-SUVs von SAIC zum Einsatz zu kommen. Und auch Fisker hat für sein neues Elektromodell Ocean bereits eine Kombination aus Kameras, fünf 4D-Radaren sowie Ultraschall angekündigt.

Fünf Radare entsprechen der Anzahl, die auch ADAS-Experte Matthias Feulner im Jahr 2025 durchschnittlich für Fahrzeuge auf SAE-Level 2+ prognostiziert. Bei steigenden SAE-Leveln könnten abseits der Autobahn jedoch bis zu zehn Sensoren für den Rundumblick vonnöten sein: ein Radar an der Front, einer am Heck, vier an den Ecken der Stoßstangen, zwei an den Seiten, die benachbarte Fahrzeuge oder den Randstein beobachten, sowie eventuell zusätzliche Behelfssensoren, um vertikale Objekte wie Brücken oder Durchfahrten genauer erfassen zu können.

Autonomes Fahren erfordert redundante Sensorik

Obwohl private Pkw demnach schon bald für einen Masseneinsatz der Technologie sorgen könnten, dürften ihr wahrer Katalysator wohl autonome Shuttles sein. Schließlich ist das hochauflösende System auf die SAE-Level 4 und 5 ausgelegt. Aufgrund der geringeren Kosten könnte es der entscheidende technologische Fortschritt sein, um vollautonomes Fahren eines Tages in den Volumenmarkt zu überführen. Doch kann es dem Dreiklang mit Kamera und Lidar dabei wirklich ein Ende setzen? Immerhin beharrt Tesla schon seit längerem auf seinem Lidar-Verzicht und vertraut künftig sogar ausschließlich auf die Kombination aus Kamera und künstlicher Intelligenz.

Dass andere Autohersteller eine vergleichbare Entscheidung im Hinblick auf Radar treffen, ist aktuell jedoch nicht absehbar. „Selbst das fortschrittlichste 4D Imaging Radar funktioniert nicht im luftleeren Raum“, betont Aptiv. Nur eine Sensorfusion kann den Ausfall einer Komponente kompensieren sowie Daten ausreichend verifizieren. Das Zusammenspiel mit Kamera und Lidar müsse die Redundanz bei vollautonomen Fahrzeugen gewährleisten, meint auch Matthias Feulner. Trotzdem werde Lidar in vielen Anwendungsfällen nicht mehr zwingend nötig sein und letztlich gar zu einer Nische verkommen.

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