特表 2022-534955 分解能精緻化のためのビームステアリングレーダーにおけるガードバンドアンテナ

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2022-08-04

(54)【発明の名称】分解能精緻化のためのビームステアリングレーダーにおけるガードバンドアンテナ

(51)【国際特許分類】

   G01S 13/42 20060101AFI20220728BHJP

   G01S 13/34 20060101ALI20220728BHJP

   G01S 13/931 20200101ALI20220728BHJP

   H01Q 3/34 20060101ALI20220728BHJP

   G01S 7/02 20060101ALI20220728BHJP

【ＦＩ】

G01S13/42

G01S13/34

G01S13/931

H01Q3/34

G01S7/02 216

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2021570528

(86)(22)【出願日】2020-06-02

(85)【翻訳文提出日】2022-01-20

(86)【国際出願番号】 US2020035758

(87)【国際公開番号】W WO2020247393

(87)【国際公開日】2020-12-10

(31)【優先権主張番号】62/856,688

(32)【優先日】2019-06-03

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】520145207

【氏名又は名称】メタウェーブ コーポレーション

(74)【代理人】

【識別番号】100079108

【弁理士】

【氏名又は名称】稲葉 良幸

(74)【代理人】

【識別番号】100109346

【弁理士】

【氏名又は名称】大貫 敏史

(74)【代理人】

【識別番号】100117189

【弁理士】

【氏名又は名称】江口 昭彦

(74)【代理人】

【識別番号】100134120

【弁理士】

【氏名又は名称】内藤 和彦

(72)【発明者】

【氏名】キャロル，ケネス，レイ

(72)【発明者】

【氏名】アシュール，マハ

【テーマコード（参考）】

5J021

5J070

【Ｆターム（参考）】

5J021AA09

5J021AB06

5J021DB03

5J021FA06

5J021FA26

5J021HA01

5J021HA04

5J070AB17

5J070AB24

5J070AC01

5J070AC02

5J070AC06

5J070AC11

5J070AD05

5J070AD10

5J070AE01

5J070AF03

5J070AK36

5J070BA01

(57)【要約】

本明細書に開示される例は、物体識別のためのビームステアリング車両レーダーに関する。ビームステアリング車両レーダーは、メインローブと、複数のサイドローブと、を含む、放射ビームを生成するための複数のアンテナ要素を有する、ビームステアリング受信アンテナと、ガードバンド放射ビームを生成するための少なくとも１つのガードバンドアンテナと、ビームステアリング受信アンテナに結合され、放射ビーム内の第１の物体反射を検出および識別するための知覚モジュールと、を含む。知覚モジュールは、ガードバンド放射ビームにおける第２の物体反射の不在を判定すると、第１の物体反射の到来範囲および到来角度を判定するためのモノパルスモジュールを有する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

物体識別のためのビームステアリング車両レーダーであって、
メインローブおよび複数のサイドローブを含む放射ビームを生成するための複数のアンテナ要素を有する、ビームステアリング受信アンテナと、
ガードバンド放射ビームを生成するための少なくとも１つのガードバンドアンテナと、
前記放射ビーム内の第１の物体反射を検出および識別するように、前記ビームステアリング受信アンテナに結合された知覚モジュールと、を含み、
前記知覚モジュールは、前記ガードバンド放射ビームにおける第２の物体反射の不在を判定すると、前記第１の物体反射の到来範囲および到来角度を判定するためのモノパルスモジュールを含む、ビームステアリング車両レーダー。

【請求項2】

前記ビームステアリング受信アンテナは、メタ構造アンテナを含む、請求項１に記載のビームステアリング車両レーダー。

【請求項3】

前記ビームステアリング受信アンテナは、フェーズドアレイアンテナを含む、請求項１に記載のビームステアリング車両レーダー。

【請求項4】

前記ビームステアリング受信アンテナは、前記知覚モジュールによって制御される、請求項１に記載のビームステアリング車両レーダー。

【請求項5】

前記知覚モジュールは、前記複数の物体を識別するための少なくとも１つのニューラルネットワークを含む、請求項１に記載のビームステアリング車両レーダー。

【請求項6】

前記モノパルスモジュールは、前記複数の物体を検出するように、メインローブの走査ステップサイズを低減するものである、請求項１に記載のビームステアリング車両レーダー。

【請求項7】

前記モノパルスモジュールは、前記複数の物体を検出するように、前記ガードバンド放射ビームの走査ステップサイズを低減するものである、請求項１に記載のビームステアリングビークルレーダー。

【請求項8】

ビームステアリングレーダーを用いて物体を識別するための方法であって、
前記ビームステアリングレーダーにおける受信アンテナから、メインローブにおける第１の物体反射を受信することと、
少なくとも１つのガードバンドアンテナから、ガードバンド放射ビームを生成することと、
前記第１の物体反射の到来範囲および到来角度を判定することと、
前記到来角度における前記ガードバンド放射ビームにおいて、第２の物体反射を判定すると、前記第１の物体反射に対する物体データをキャプチャすることと、
前記ガードバンド放射ビームにおいて、他の物体反射の不在を判定すると、複数の物体を識別するように、精緻化された走査を開始することと、を含む、方法。

【請求項9】

第１の物体反射を受信することは、前記受信アンテナにおいて、ミリ波ＲＦ信号を受信することを含む、請求項８に記載の方法。

【請求項10】

前記第１の物体反射の到来範囲および到来角度を判定することは、範囲ドップラーマップを生成することを含む、請求項８に記載の方法。

【請求項11】

前記第１の物体反射に対する物体データをキャプチャすることは、少なくとも１つのニューラルネットワークを使用して、前記範囲ドップラーマップにおいて、前記第１の物体反射を識別することを含む、請求項１０に記載の方法。

【請求項12】

精緻化された走査を開始することは、前記複数の物体を検出するように、前記メインローブの走査ステップサイズを低減することを含む、請求項８に記載の方法。

【請求項13】

精緻化された走査を開始することは、前記複数の物体を検出するように、前記ガードバンド放射ビームの走査ステップサイズを低減することを含む、請求項８に記載の方法。

【請求項14】

ビームステアリングレーダーにおける処理エンジンに結合された受信アンテナシステムであって、
ミリ波ＲＦ信号を受信し、メインローブおよび複数のサイドローブを含む放射ビームを生成するための複数のアンテナ要素を有する、ビームステアリング受信アンテナと、
前記ミリ波ＲＦ信号からガードバンド放射ビームを生成するための少なくとも１つのガードバンドアンテナと、を含み、
前記処理エンジンは、前記メインローブにおける第１の物体反射と、前記ガードバンド放射ビームにおける第２の物体反射の不在と、を判定すると、複数の物体を検出するように構成されている、受信アンテナシステム。

【請求項15】

前記ビームステアリング受信アンテナは、メタ構造アンテナを含む、請求項１４に記載の受信アンテナシステム。

【請求項16】

前記処理エンジンは、前記ビームステアリング受信アンテナの走査パラメータを制御するための知覚モジュールを含む、請求項１４に記載の受信アンテナシステム。

【請求項17】

前記知覚モジュールは、前記複数の物体を識別するための少なくとも１つのニューラルネットワークを含む、請求項１６に記載の受信アンテナシステム。

【請求項18】

前記処理エンジンは、前記複数の物体を検出するように、メインローブの走査ステップサイズを低減するものである、請求項１４に記載の受信アンテナシステム。

【請求項19】

前記処理エンジンは、複数の物体を検出するように、ガードバンド放射ビームの走査ステップサイズを低減するものである、請求項１４に記載の受信アンテナシステム。

【請求項20】

前記ビームステアリング受信アンテナは、前記ビームステアリング受信アンテナにおける前記複数のアンテナ要素の各々に異なる時間に到来する受信したミリ波ＲＦ信号を整列させるための複数の位相シフタに結合されている、請求項１４に記載の受信アンテナシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連出願の相互参照
本出願は、２０１９年６月３日に出願され、「Ｇｕａｒｄ Ｍｏｎｏｐｏｌｅ ｆｏｒ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ」と題する、米国仮特許出願第６２／８５６，６８８号からの優先権を主張し、参照により本明細書に組み込まれる。

【背景技術】

【0002】

自動運転は、サイエンスフィクションの領域から実現可能な現実へと急速に移行している。すでに市場に出回っているのは、安全性およびより良好な運転のために車両を自動化、適合、強化する高度運転支援システム（「ＡＤＡＳ」）である。次のステップは、ステアリング、加速、ブレーキ、周囲環境の監視などの運転機能、および交通、横断している歩行者、動物などを回避するために必要なときに車線または速度を変更するなどの事象に対応するための運転条件の制御をますます想定する車両であろう。物体および画像検出のための要件は重要であり、データをキャプチャし、それを処理し、それを行動に移すために必要な時間を特定する。精度、一貫性、およびコストの最適化を確保しながら、これらすべてが行われる。

【0003】

この作業を行う態様は、周囲の環境内の物体を人間と同じレベルで、または場合によってはさらに良好なレベルで検出および分類する能力である。人間は、目および脳という２つの主要な機能部分を本質的に有する非常に複雑な人間の視覚システムを用いて、周りの世界を認識および知覚することに長けている。自動運転技術では、目は、カメラ、レーダー、ライダーなどの複数のセンサの組み合わせを含むことがあり、脳は、複数の人工知能、機械学習、深層学習システムを伴うことがある。目標は、動的で動きの速い環境をリアルタイムで完全に理解し、環境の変化に応答して行動する人間のような知能を有することである。

【0004】

いくつかのレーダーシステムでの物体検出では、信号は、アナログ信号から直接情報を取得することを可能にする変調を使用して送信される。そのようなシステムの１つは、周波数変調連続波形（「ＦＭＣＷ」）技術を用いて、受信信号から直接範囲および速度をキャプチャする。各到来角で、生成されたビームは、一般には、パワーゲインの半分、または－３ｄＢで測定される帯域幅またはビーム幅を有する。したがって、レーダーシステムの角度分解能は、レーダーシステム内の複数の物体を簡単に区別できないため、このビーム幅によって制限される。

【図面の簡単な説明】

【0005】

本出願は、添付の図面と併せて以下の詳細な説明に関連して、より完全に理解され得、添付の図面は、縮尺通りに描写されておらず、また図面全体を通して、同様の参照符号は、同様の部分を指す。

【図1】対象技術の様々な実装態様による、自立型車両のビームステアリングレーダーが、物体を検出および識別するために使用される例示的な環境を示す。

【図2】対象技術の１つ以上の実装形態に従って、レーダーシステムを実装され得る例示的なネットワーク環境を示す。

【図3】対象技術の１つ以上の実装形態に従って、図２のようなビームステアリングレーダーシステムの概略図を示す。

【図4】対象技術の１つ以上の実装形態に従って、受信アンテナに沿ったガードバンドアンテナの概略図をより詳細に示す。

【図5】対象技術の様々な実装形態に従って、ビームステアリングレーダーによる物体の識別を支援するフローチャートである。

【図6-7】様々な例による、メインローブとガードローブのグラフである。

【発明を実施するための形態】

【0006】

本開示は、物体検出システム、特にガードバンドアンテナを使用して複数の物体を効果的に識別および解決するレーダーシステムの角度分解能を精緻化する方法および装置を提供する。本明細書に開示されるレーダーは、視野（「ＦｏＶ」）を横切って任意の角度（すなわち、０°～３６０°）にステアリングされて物体を検出することができる狭い指向性ビームを生成することができるビームステアリングレーダーである。ビームはアナログ領域で生成およびステアリングされるが、物体識別のために受信されたレーダー信号の処理は、高度な信号処理および機械学習技術を用いて実行される。様々な実装態様では、物体は、１つ以上のガードバンドアンテナの助けを用いて受信されたレーダー信号において検出されて、メインビーム内の複数の物体を高い精度と角度分解能で効果的に解決する。レーダーの角度分解能は、本明細書で一般に説明されているように、レーダーが互いに区別および分離できる、同じ範囲にある２つの同じ大きさの物体間の最小距離である。

【0007】

ガードバンドアンテナは、本明細書で一般に説明されているように、メインビームで検出された物体を解決するためのアレイアンテナ（受信アレイアンテナなど）に付随するアンテナである。本開示の例は、一連のガードビームを生成するために少なくとも１つのガードバンドアンテナを適用する。これらは、メインビームよりも狭い３ｄＢビーム幅を有する。物体がメインビームにおいて検出されるが、ガードビームにおいては検出されなかったときに、複数の物体が示される。応答して、システムは、ガードバンドアンテナ、メインビーム、またはその両方に、異なるステアリング角度またはより小さな走査ステップを適用することを選択し得る。そうすることで、レーダーシステムがメインビーム内の複数の物体を解決することができるため、レーダーシステムの角度分解能が効果的に改善されるだろう。

【0008】

信号の伝送の場合、伝搬は、信号源から、アンテナアレイ内の１つ以上の放射要素の位相を調整して放射ビームを向ける位相シフタを通って流れると理解されたい。送信信号の波形は以下のように説明され得る。
ｓ（ｔ）＝Ａ・ｓｉｎ［２πｆ（ｔ）・ｔ＋φ（ｔ）］
ここで、Ａは振幅変調、時間ｔの関数ｆとしての振幅の変動は、信号の周波数、φは信号の位相である。様々なアプリケーションおよび構成が可能である。レーダーシステムでは、具体的には、受信アンテナは環境内の物体からの信号の反射またはエコーに応答する。受信信号は、物体の範囲および速度を識別するために、送信信号と比較される。同じ範囲および速度の物体について、受信信号は誤った印象を作成し、中間の場所にある単一の物体を示すことがある。

【0009】

動作中、受信アンテナ要素は、メインローブおよびサイドローブを有する放射ビームを用いてエリアを走査する。物体に関する情報はメインローブから取得され、サイドローブは削除または無視される。放射ビームのサイドローブを除去または識別するための１つの手法は、ガードバンドアンテナを使用することである。ガードバンドアンテナは、メインビームとは別の放射パターンを生成し、物体からのサイドローブの戻りを排除するのに効果的である。目標は、ガードバンドアンテナがサイドローブよりも高いゲインを提供し、サイドローブを排除できるようにすることである。ガードバンドアンテナは効果的にフィルタとして機能する。

【0010】

以下に述べる詳細な説明は、対象技術の様々な構成の説明として意図されており、対象技術を実施することができる唯一の構成を表すことを意図するものではないことが理解される。添付の図面は、本明細書に組み込まれ、詳細な説明の一部を構成する。詳細な説明は、対象技術の完全な理解を提供することを目的とした特定の詳細を含む。しかしながら、対象技術は、本明細書に記載された特定の詳細に限定されず、１つ以上の実装を使用して実施され得る。１つ以上の例では、対象技術の概念を曖昧にすることを回避するために、構造および構成要素が、ブロック図で示される。他の例では、例の説明を不必要に曖昧にすることを回避するために、周知の方法および構造は、詳細に説明されないことがある。また、例は、互いに組み合わせて使用され得る。

【0011】

図１は、対象技術の様々な実装形態による、自律型車両のビームステアリングレーダーが、物体を検出および識別するために使用される例示的な環境を示す。自我車両１００は、ＦｏＶまたは特定の領域を走査するためにレーダー信号を送信するためのビームステアリングレーダーシステム１０６を備えた自律型車両である。以下でより詳細に説明するように、レーダー信号は、複数の送信ビーム１１８をもたらすように調整することができる走査パラメータのセットに従って送信される。走査パラメータには、とりわけ、ＦｏＶを定義する走査領域の全角度、各増分送信ビームのビーム幅または走査角度、レーダー信号のチャープ数、チャープ時間、チャープセグメント時間、チャープスロープなどを含み得る。ＦｏＶ全体またはその一部は、そのような透過ビーム１１８の編集によって走査することができ、これらは、連続する隣接する走査位置にあるか、または特定のまたはランダムな順序にあってもよい。ＦｏＶという用語は、本明細書においてレーダー送信に関連して使用されており、視界が遮られていない光学ＦｏＶを意味するものではないことに留意する。走査パラメータは、これらの増分透過ビーム間の時間間隔、および完全または部分走査の開始角度と停止角度の位置も示すことがある。

【0012】

様々な例において、自我車両１００はまた、カメラ１０２およびライダー１０４などの他の知覚センサを有し得る。これらの知覚センサは、自我車両１００には必要ではないが、ビームステアリングレーダー１０６の物体検出能力を増強するのに有用であり得る。カメラ１０２は、目に見える物体および状態を検出し、様々な機能の実行を支援するために使用され得る。ライダー１０４はまた、物体を検出し、この情報を提供して、自我車両１００の制御を調整するために使用され得る。この情報には、高速道路の渋滞、道路状況、および車両のセンサ、アクション、または動作に影響を与える他の状況などの情報を含み得る。既存のＡＤＡＳモジュールは、（例えば、リアビューカメラにおいて）カメラセンサを利用して、駐車などの運転機能においてドライバを支援する。カメラは、人間の目と同様に詳細な高レベルでテクスチャ、色、およびコントラストの情報をキャプチャすることができるが、悪天候および照明の変化の影響を受けやすくなっている。カメラ１０２は、高解像度を有することができるが、５０メートルを超える物体を解決しないことがある。

【0013】

ライダーセンサは典型的には、光のパルスが物体に移動してセンサに戻るまでにかかる時間を計算することにより、物体までの距離を測定する。車両の上部に配置されたとき、ライダーセンサは、周囲環境の３６０^ｏ３Ｄビューを提供することができる。他のアプローチは、完全な３６０^ｏビューを提供するために、車両の周囲の異なる位置に複数のライダーを使用し得る。ただし、ライダー１０４などのライダーセンサは、依然として非常に高価で、サイズが大きく、気象条件に敏感であり、短距離（例えば、１５０～３００メートル未満）に制限される。一方、レーダーは長年にわたって車両に使用されており、全天候の条件で動作している。レーダーセンサは、他のタイプのセンサよりもはるかに少ない処理を使用し、障害物の背後にある物体を検出し、移動する物体の速度を判定するという利点を有する。解像度に関しては、ライダー１０４によって放出されるレーザービームは、小さな領域に集束され、ＲＦ信号よりも短い波長を有し、約０．２５度の解像度を達成することができる。

【0014】

様々な例において、かつ以下により詳細に説明するように、ビームステアリングレーダー１０６は、自我車両１００の経路および周囲環境の３６０^ｏの真の３Ｄビジョンおよび人間のような解釈を提供することができる。ビームステアリングレーダー１０６は、少なくとも１つのビームステアリングアンテナを用いて３６０^ｏのＦｏＶで全方向にＲＦビームを成形およびステアリングすることができ、約３００メートル以上の長距離にわたって物体を迅速かつ高精度で認識する。カメラ１０２およびライダー１０４の短距離機能は、レーダー１０６の長距離機能とともに、自我車両１００内のセンサ融合モジュール１０８がその物体の検出および識別を強化することを可能にする。

【0015】

図示のように、ビームステアリングレーダー１０６は、遠距離（例えば、３５０ｍを超える）にある車両１２０、ならびに短距離（例えば、１００ｍ未満）にある車両１１０および１１４の両方を検出することができる。自我車両の運転機能を完全に自律させるためには、両方の車両を短時間で十分な距離と速度の分解能で検出することが不可欠である。レーダー１０６は、調整可能な長距離レーダー（ＬＲＲ）モードを有しており、これにより、非常に短時間で長距離物体を検出することが、検出された車両のより細かい速度分解能を取得することに集中することを可能にする。本明細書では説明されていないが、レーダー１０６は、ＬＲＲモードと短距離レーダー（ＳＲＲ）モードとの間で時間的に交互に再構成することができる。ＳＲＲモードでは、よりゲインを有するワイドビームが可能になり、事故を回避し、駐車および街中の移動を支援し、環境の広い領域に関する情報をキャプチャするための迅速な決定を下すことができる。ＬＲＲモードでは、高いゲインを有する狭い指向性のビームと長距離が可能になり、これは高速アプリケーションにとって強力であり、処理時間が長いほど信頼性を高くすることができる。各ビーム位置の滞留時間が長すぎるとブラインドゾーンが発生する可能性があり、調整可能なＬＲＲモードにより、レーダー動作のためのアンテナゲイン、送信電力、および所望の信号対雑音比（ＳＮＲ）を維持しながら、長距離で発生する可能性がある高速物体検出を確実にする。

【0016】

ここで、図２に注意を向けると、これは、対象技術の１つ以上の実装形態に従ってレーダーシステムが実装され得る例示的なネットワーク環境２００を示す。例示的なネットワーク環境２００は、伝送線路２５０を介して電子デバイス２１０に結合されたある数の電子デバイス２２０、２３０、２４０、２４２、２４４、２４６、および２４８を含む。電子デバイス２１０は、電子デバイス２４２、２４４、２４６、２４８を互いに通信可能に結合し得る。１つ以上の実装形態では、１つ以上の電子デバイス２４２、２４４、２４６、２４８は、電子デバイス２１０のサポートなしなどで、互いに直接通信可能に結合されている。ただし、描写されている構成要素のすべてが必要とされるわけではなく、１つ以上の実装形態が、図に示されていない追加の構成要素を含み得る。構成要素の配置およびタイプの変形は、本明細書に記載の特許請求の範囲から逸脱することなく行われ得る。追加の構成要素、異なる構成要素、またはより少ない構成要素が提供され得る。

【0017】

いくつかの実装形態では、１つ以上の伝送ライン２５０はＥｔｈｅｒｎｅｔ伝送ラインである。この点で、電子デバイス２２０、２３０、２４０、２４２、２４４、２４６、２４８、および２１０は、米国電気電子学会（ＩＥＥＥ）８０２．３企画（例：８０２．３ｃｈ）に記載されているものなど、１つ以上の物理層規格の１つ以上の態様と相互運用可能な物理層（ＰＨＹ）を実装し得る。電子デバイス２１０は、スイッチデバイス、ルーティングデバイス、ハブデバイス、または一般に、電子デバイス２２０、２３０、２４０、２４２、２４４、２４６、および２４８を通信可能に結合し得る、任意のデバイスを含み得る。

【0018】

１つ以上の実装形態では、例示的なネットワーク環境２００の少なくとも一部分は、乗用車などの車両内に実装される。例えば、電子デバイス２４２、２４４、２４６、２４８は、パワートレインシステム、シャーシシステム、テレマティックシステム、エンターテインメントシステム、カメラシステム、車線逸脱システムなどのセンサシステム、診断システム、または一般に車両で使用され得る任意のシステムなど、車両内の様々なシステムを含み得るか、またはそれらに結合され得る。図２では、電子デバイス２１０は中央処理ユニットとして描かれ、電子デバイス２２０はレーダーシステムとして描かれ、電子デバイス２３０は１つ以上のセンサを有するライダーシステムとして描かれ、電子デバイス２４０はエンターテインメントインターフェースユニットとして描かれ、電子デバイス２４２、２４４、２４６、２４８は、フォワードビュー、リアビュー、およびサイドビューカメラなどのカメラデバイスとして描かれる。１つ以上の実装形態では、電子デバイス２１０および／または電子デバイス２４２、２４４、２４６、２４８のうちの１つ以上は、インターネットなどの公共通信ネットワークに通信可能に結合され得る。

【0019】

電子デバイス２１０は、電子デバイス２２０、２３０、２４０、２４２、２４４、２４６、および２４８によって取得されたデータを処理するためのマルチセンサ融合プラットフォームを含み、これは、取得されたデータにおいて検出および識別された物体にラベルを付けすることを含む。このような物体は、道路、壁、建物、中央分離帯、他の物体など、および他の車両、歩行者、傍観者、サイクリスト、植物、樹木、動物など、車両の近くの環境にある構造要素を含み得る。

【0020】

図３は、様々な例に従って、図２のように実装されたビームステアリングレーダーシステムの概略図を示す。ビームステアリングレーダー３００は、真の３Ｄビジョンを備え、人間のように世界を解釈できる「デジタルアイ」である。「デジタルアイ」と人間のような解釈能力は、レーダーモジュール３０２と知覚エンジン３０４の２つの主要モジュールによって提供される。レーダーモジュール３０２は、ＦｏＶ内でＲＦ信号を送信することと、ＦｏＶ内の物体で反射すると送信信号の反射を受信することの両方が可能である。レーダーモジュール３０２においてアナログビームステアリングを使用することにより、単一の送信および受信チェーンを効果的に使用して、指向性があり、かつステアリング可能なビームを形成することができる。

【0021】

受信チェーンは、受信アンテナ３１２～３１３、受信ガードバンドまたは単にガードアンテナ３１１および３１４、任意選択的なカプラ３７０～３７３、低雑音増幅器（ＬＮＡ）３４０～３４３、移相シフタ（ＰＳ）回路３２０～３２２、増幅器（パワー増幅器（ＰＡ）など）３２３～３２４および３６４～３６６、および組み合わせネットワーク３４４～３４５を含む。送信チェーンは、ドライバ３９０～３９６、供給ネットワーク３３４～３３６、ＰＳ回路３１６～３１８、ＰＡ３２８～３３１、任意選択的なカプラ３７６～３８２、送信アンテナ３０８～３０９、および任意選択的な送信ガードアンテナ３０７および３１０を含む。レーダーモジュール３０２はまた、トランシーバ３０６、デジタル－アナログ（ＤＡＣ）コントローラ３９３、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）３２６、マイクロコントローラ３２８、処理エンジン３５０、グラフィックユーザインターフェース（ＧＵＩ）３５８、温度センサ３６０、およびデータベース３６２を含む。処理エンジン３５０は、知覚エンジン３０４、データベース３５２、およびモノパルスモジュール３５７を有するデジタル信号処理（ＤＳＰ）モジュール３５６を含む。ただし、描写されている構成要素のすべてが必要とされるわけではなく、１つ以上の実装形態が、図に示されていない追加の構成要素を含み得る。構成要素の配置およびタイプの変形は、本明細書に記載の特許請求の範囲から逸脱することなく行われ得る。追加の構成要素、異なる構成要素、またはより少ない構成要素が提供され得る。

【0022】

動作中、レーダーモジュール３０２内のトランシーバ３０６は、一連の送信アンテナ３０８～３０９を介して送信するための信号を生成し、一連の受信アンテナ３１２～３１３を介して受信された信号を管理する。ＦｏＶ内のビームステアリングは、送信チェーン上の送信アンテナ３０８～３０９にそれぞれ結合されたＰＳ回路３１６～３１８、および受信チェーン上の受信アンテナ３１２～３１３にそれぞれ結合されたＰＳ回路３２０～３２２で実装される。以下でより詳細に説明するように、レーダーモジュール３０２に統合されたカプラを使用して、送信アンテナ３０８～３０９および受信アンテナ３１２～３１３の注意深い位相および振幅較正をリアルタイムで実行することができる。他の実装形態では、較正は、レーダーが自我車両に配備される前に実行され、カプラは、取り外され得る。

【0023】

ＰＳ回路３１６～３１８および３２０～３２２の使用は、送信アンテナ３０８～３０９および受信アンテナ３１２～３１３における各要素の位相の別々の制御を可能にする。初期のパッシブアーキテクチャとは異なり、ビームは、アクティブビームフォーミングアンテナを使用して、離散角度だけでなく、ＦｏＶ内の任意の角度（つまり、０^ｏ～３６０^ｏ）にステアリング可能である。マルチ要素アンテナは、アナログビームフォーミングアーキテクチャで使用でき、アンテナ要素ごとに追加のハードウェア構成要素または個々のデジタル処理なしで、単一の送信チェーンまたは受信チェーンのポートで、個々のアンテナ要素は、組み合わされ得るか、または分割され得る。さらに、複数要素アンテナの柔軟性により、送信と受信のビーム幅を狭くすることができる。アンテナビーム幅は、アンテナ要素の数が増加すると減少する。狭いビームは、アンテナの指向性を改善し、レーダーシステム３００に著しく長い検出範囲を提供する。

【0024】

アナログビームステアリングを実装することに伴う主な課題は、７７ＧＨｚで動作するようにＰＳを設計することである。ＰＳ回路３１６～３１８および３２０～３２２は、とりわけガリウム砒素（ＧａＡｓ）材料などの適切な半導体材料を使用して製造された分散バラクタネットワークで実装された反射ＰＳ設計でこの問題を解決する。各ＰＳ回路３１６～３１８および３２０～３２２は、一連のＰＳを有し、各ＰＳはアンテナ要素に結合されて、アンテナ要素によって送信または受信される信号に対して０^ｏ～３６０^ｏのどこかの位相シフト値を生成する。ＰＳの設計は、将来の実装形態でシリコンゲルマニウム（ＳｉＧｅ）、ＣＭＯＳなどの他の半導体材料に拡張可能であり、顧客のアプリケーションの特定の要求を満たすようにＰＳのコストを削減する。各ＰＳ回路３１６～３１８および３２０～３２２は、ＦＰＧＡ３２６によって制御され、ＦＰＧＡ３２６は、各ＰＳ回路のＰＳに一連の電圧を供給し、一連の位相シフトをもたらす。以下でより詳細に説明するように、ＦＰＧＡ３２６は、時間領域での振幅重み付けを、ＰＳ回路３１６～３１８および／または３２０～３２２の各々のＰＳに適用する。振幅重み付けにより、送信アンテナおよび／または受信アンテナのサイドローブが低くする。

【0025】

ＤＡＣコントローラ３９３は、ＬＮＡ３４０～３４３、増幅器３２３～３２４および３６４～３６６、ＰＳ回路３１６～３１８および３２０～３２２、ドライバ３９０～３９６、ならびにＰＡ３２８～３３１の各々に結合されている。いくつかの態様では、ＤＡＣコントローラ３９３はＦＰＧＡ３２６に結合され、ＦＰＧＡ３２６は、ＤＡＣコントローラ３９３へのデジタルシグナリングを駆動して、ＬＮＡ３４０～３４３、増幅器３２３～３２４および３６４～３６６、ＰＳ回路３１６～３１８および３２０～３２２、ドライバ３９０～３９６、ならびにＰＡ３２８～３３１にアナログシグナリングを提供することができる。いくつかの実装形態では、ＤＡＣコントローラ３９３は、組み合わせネットワーク３４４～３４５および供給ネットワーク３３４～３３６に結合されている。

【0026】

様々な例において、アナログ制御信号は、ＤＡＣコントローラ３９３によって、ＰＳ回路３１６～３１８および３２０～３２２における各ＰＳに印加されて、所与の位相シフトを生成し、ビームステアリングを提供する。ＰＳ回路３１６～３１８および３２０～３２２におけるＰＳに印加されるアナログ制御信号は、ＦＰＧＡ ３２６内のルックアップテーブル（ＬＵＴ）に格納されている電圧値に基づく。これらのＬＵＴは、各動作条件下で所与の位相シフトを生成するために各ＰＳにどの電圧を印加するかを判定するアンテナ較正プロセスによって生成される。ＰＳ回路３１６～３１８および３２０～３２２におけるＰＳは、１度未満の非常に高い分解能で位相シフトを生成できることに留意する。位相に対するこの強化された制御は、レーダーモジュール３０２内の送信および受信アンテナが、非常に小さなステップサイズでビームをステアリングすることを可能し、レーダーシステム３００の能力を改善して、非常に小さい角度分解能、例えば、１．３^Ｏ未満で近接したターゲットを解決する。ＦＰＧＡ３２６はまた、ＬＮＡ ３４０～３４３のためのバイアス電圧値を格納するためのＬＵＴを有する。以下でより詳細に説明するように、これらのバイアス電圧値は、受信ビームのサイドローブレベルを下げるために受信アンテナ３１２～３１３のエッジアンテナ要素に接続されたＬＮＡのゲインを変動させることを含め、ＬＮＡのゲインを制御するために較正中に判定することができる。

【0027】

様々な例では、送信アンテナ３０８～３０９および受信アンテナ３１２～３１３の各々は、メタ構造アンテナ、位相アレイアンテナ、またはミリ波周波数でＲＦ信号を放射することができる任意の他のアンテナであってもよい。本明細書で一般的に定義されるメタ構造は、その形状に基づいて所望の方向で入射放射線の制御および操作が可能な工学設計された構造である。送信アンテナ３０８～３０９および受信アンテナ３１２～３１３の様々な構成、形状、設計、および寸法を使用して、特定の設計を実装し、特定の制約を満たし得る。

【0028】

レーダーモジュール３０２における送信チェーンは、トランシーバ３０６がＲＦ信号を生成して、送信アンテナ３０８～３０９による無線伝送の準備をすることから開始する。ＲＦ信号は、例えば、周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）信号またはチャープであってもよい。ＦＭＣＷ信号は、レーダーシステム３００が、送信信号と受信／反射信号またはエコーとの間の位相または周波数の差を測定することによって、物体までの距離と物体の速度の両方を判定することを可能にする。ＦＭＣＷ形式には、正弦波、三角形、のこぎり波、長方形などを含め様々な波形パターンが使用され得、各々が利点と目的を有する。

【0029】

ＦＭＣＷ信号がトランシーバ３０６によって生成されると、ＦＭＣＷ信号はドライバ３９０～３９２に供給される。ドライバ３９０～３９２から、信号は、それぞれ、供給ネットワーク３３４～３３６を介して分割および分配され、これらは、それぞれ、送信アンテナ３０８～３０９の各要素に対して、入力信号を複数の信号に分割する電力分配システムを形成する。供給ネットワーク３３４～３３６は、電力がそれらの間で均等に分配されるか、あるいは電力が別のスキームに従って分配されるように信号を分割し得、分割された信号は、すべて同じ電力を受信しない。次いで、供給ネットワーク３３４～３３６からの各信号は、それぞれＰＳ回路３１６～３１８に入力され、ＦＭＣＷ信号は、（マイクロコントローラ３２８の指示下のＦＰＧＡ３２６によって生成される電圧に対応する）ＤＡＣコントローラ３９３からの制御信号に基づいて位相シフトされ、次いでＰＡ３２９～３３０に送信される。信号は、送信アンテナ３０８～３０９によって放射される際に信号が減衰するため、ＦＭＣＷ信号が物体検出に所望される長距離に到達するために、信号増幅が必要とされる。ＰＡ３２９～３３０から、ＦＭＣＷ信号は、任意選択的に、それぞれカプラ３７８～３８０に供給されて、トランシーバ３０６にフィードバックされる較正信号を生成する。カプラ３７８～３８０から、ＦＭＣＷ信号は、送信アンテナ３０８～３０９を介して送信される。カプラ３７８～３８０は、リアルタイムの較正目的でのみ使用されるため、任意選択的であることに留意されたい。いくつかの態様では、トランシーバ３０６は、ＦＭＣＷ信号をドライバ３９４～３９６に供給し、これらは、次いでドライバ３２８および３３１に供給され、カプラ３７６および３８２に供給されることにも留意する。これらのカプラから、ＦＭＣＷ信号は、送信信号のサイドローブキャンセルのために任意選択的な送信ガードアンテナ３０７および３１０に供給される。

【0030】

マイクロコントローラ３２８は、道路および環境のシナリオに基づいて、所望の走査モードに従って、ＰＳ回路３１６～３１８および３２０～３２２におけるＰＳにどの位相シフトを適用するかを判定する。マイクロコントローラ３２８はまた、次の走査で適用するトランシーバの走査パラメータを判定する。走査パラメータは、知覚エンジン３０４の指示など、処理エンジン３５０のうちの１つの指示で判定され得る。検出された物体に応じて、知覚エンジン３０４は、マイクロコントローラ３２８に、次の走査で走査パラメータを調整して、ＦｏＶの所与の領域に集束するか、またはビームを異なる方向にステアリングするように命令し得る。

【0031】

様々な例において、かつ以下により詳細に説明するように、レーダーシステム３００は、とりわけ、全走査モードおよび選択的走査モードを含む様々なモードのうちの１つで動作する。全走査モードでは、送信アンテナ３０８～３０９と受信アンテナ３１２～３１３は、小さな増分ステップで完全なＦｏＶを走査することができる。ステアリング角度の関数としてサイドローブが増加するためにＦｏＶがシステムパラメータによって制限される場合でも、レーダーシステム３００は、長距離レーダーのかなりの領域にわたって物体を検出することができる。ボアサイトの両側で走査される角度の範囲、およびステアリング角度／位相シフト間のステップサイズは、運転環境に基づいて動的に変動させることができる。都市環境を走行する自律型車両（自我車両など）の性能を改善するために、走査範囲を拡大して交差点および縁石を監視し続け、車両、歩行者、自転車を検出することができる。この広い走査範囲はフレームレート（再訪問率）を低下させることがあるが、都市環境は一般に低速の走行シナリオを伴うため、許容可能であると考えられる。フレームレートが重要な高速フリーウェイのシナリオでは、走査範囲を低減することによって、より高いフレームレートを維持することができる。この場合、長距離ターゲットの検出と追跡には、ボアサイトの両側で数度のビーム走査で十分である。

【0032】

選択的走査モードでは、レーダーシステム３００は、所望の角度にステアリングし、次にその角度の周りを走査することによって、関心のある領域の周りを走査する。これにより、レーダーシステム３００は、有効な物体がない領域を照らす処理または走査サイクルを無駄にすることなく、関心のあるエリア内の物体を検出することを確実にする。レーダーシステム３００は、遠方、例えば、ボアサイトで３００ｍ以上の長距離にある物体を検出することができるため、道路にカーブがある場合、直接的な測定は有用な情報を提供しない。むしろ、レーダーシステム３００は、道路の曲率に沿ってステアリングし、そのビームを関心領域に向けて整列させる。様々な例において、選択的走査モードは、トランシーバ３０６によって生成されたＦＭＣＷ信号のチャープスロープを変更し、送信信号の位相を道路の曲率をカバーするのに必要なステアリング角にシフトすることによって実装され得る。

【0033】

物体は、受信アンテナ３１２～３１３で受信される反射またはエコーによってレーダーシステム３００を用いて検出される。次いで、受信信号は、トランシーバ３０６からのフィードバック較正信号を使用して、任意選択的にカプラ３７１～３７２に供給される。カプラ３７１～３７２は、リアルタイム較正中に受信チェーン信号経路へのプロービングを可能にすることができる。カプラ３７１～３７２から、受信信号はＬＮＡ３４１～３４２に供給される。ＬＮＡ３４１～３４２は、ＰＳ回路３１６～３１８のＰＳと同様のＰＳを含むＰＳ回路３２０～３２２と、受信アンテナ３１２～３１３との間に配置される。受信動作では、ＰＳ回路３２０～３２２は、空間構成に起因する放射要素間の受信信号の時間遅延を補償するために、受信アンテナ３１２～３１３内の放射要素間に位相差を作り出す。

【0034】

アナログビームフォーミングとも呼ばれる受信位相シフトは、エコーを整列させるために受信信号を組み合わせて、検出された物体の位置または位置を識別する。すなわち、位相シフトは、受信アンテナ３１２～３１３の放射要素の各々において異なる時間に到来する受信信号を整列する。送信チェーン上のＰＳ回路３１６～３１８と同様に、ＰＳ回路３２０～３２２は、ＤＡＣコントローラ３９０によって制御され、これは、各ＰＳに制御シグナリングを提供して、所望の位相シフトを生成する。様々な実装形態では、ＦＰＧＡ３２６は、ＤＡＣコントローラ３９０にバイアス電圧を提供して、ＰＳ回路３２０～３２２への制御シグナリングを生成する。

【0035】

受信チェーンは、それぞれ、組み合わせネットワーク３４４～３４５でＰＳ回路３２０～３２２によって供給される信号を組み合わせ、そこから、組み合わされた信号は、信号増幅のために増幅器３６４～３６６に伝播する。次いで、増幅された信号は、受信機処理のためにトランシーバ３０６に供給される。示したように、組み合わせネットワーク３４４～３４５は、複数の組み合わせ信号３４６～３４８を生成することができ、その各信号は、それぞれ、受信アンテナ３１２～３１３内のある数の要素からの信号を組み合わせることに留意する。一例では、受信アンテナ３１２～３１３は、２つの６４要素および３２要素クラスタにそれぞれパーティション化された１２８および６４の放射要素を含む。例えば、各クラスタから供給される信号は、対応する組み合わせネットワーク（例えば、３４４、３４５）において組み合わされ、別個のＲＦ伝送ラインでトランシーバ３０６に送達される。この点で、組み合わされた信号３４６～３４８の各々は、２つのＲＦ信号をトランシーバ３０６に搬送することができ、ここで、各ＲＦ信号は、受信アンテナ３１２～３１３の６４要素および３２要素クラスタからの信号を組み合わせる。他の例は、所望の構成に応じて、８、２６、３４、または６２の要素などを含み得る。アンテナ要素の数が多いほど、ビーム幅は狭くなる。いくつかの態様では、受信ガードアンテナ３１１および３１４は、受信シグナリングをそれぞれカプラ３７０および３７３に供給し、次いで、これらは、ＬＮＡ３４０および３４３に供給される。ＬＮＡ３４０および３４３からのフィルタリングされた信号は、それぞれ増幅器３２３および３２４に供給され、次いで、受信機処理による受信信号のサイドローブキャンセルのためにトランシーバ３０６に供給される。

【0036】

様々な実装形態では、レーダーモジュール３０２は、６４の要素の受信アンテナ３１２～３１３によって受信されるメインビームとは別個の放射パターンを生成する受信ガードバンドアンテナ３１１および３１４を含む。受信ガードバンドアンテナ３１１および３１４は、以下でより詳細に説明するように、物体からのサイドローブ戻りを効果的に排除し、検出された物体の角度分解能を改善するために実装される。同様に、レーダーモジュール３０２は、サイドローブ形成を排除するため、または送信アンテナ３０８～３０９による送信機メインビーム形成時に送信機サイドローブによって生成されるゲインを低減するために、任意選択的に送信ガードアンテナ３０７および３１０を含み得る。

【0037】

受信信号がトランシーバ３０６によって受信されると、受信信号は処理エンジン３５０によって処理される。処理エンジン３５０は、機械学習またはコンピュータビジョン技術を使用する１つ以上のニューラルネットワークで受信信号内の物体を検出および識別する知覚エンジン３０４と、レーダーシステム３００の履歴および他の情報を格納するデータベース３５２と、トランシーバ３０６からのアナログ信号をモノパルスモジュール３５７によって処理することができるデジタル信号に変換するＡＤＣモジュールを有して、知覚エンジン３０４による物体の検出および識別のための到来角および他の貴重な情報を判定するＤＳＰモジュール３５４と、を含む。１つ以上の実装形態では、ＤＳＰエンジン３５６は、マイクロコントローラ３２８またはトランシーバ３０６と統合され得る。

【0038】

レーダーシステム３００はまた、所望される際、ＦｏＶを定義する走査領域の全角度、各増分送信ビームのビーム幅または走査角度、レーダー信号のチャープ数、チャープ時間、チャープスロープ、チャープセグメント時間などの走査パラメータの構成を可能にするＧＵＩ３５８を含む。さらに、レーダーシステム３００は、車両の周りの温度を感知するための温度センサ３６０を有し、ＦＰＧＡ３２６からの適切な電圧を使用して、所望の位相シフトを生成することができるようにする。ＦＰＧＡ３２６に格納されている電圧は、温度条件を含む様々な動作条件でのアンテナの較正中に判定される。データベース３６２はまた、レーダーおよび他の有用なデータを格納するためにレーダーシステム３００において使用され得る。

【0039】

レーダーデータは、方位角、仰角、範囲、速度など、ターゲットから反射された各ＲＦビームによって判定される４次元（４Ｄ）情報に対応する、範囲ドップラー（ＲＤ）マップ情報のセットに編成され得る。ＲＤマップは、ＦＭＣＷレーダー信号から抽出され得、かつレーダー信号のフーリエ解析からのノイズと系統的なアーティファクトの両方を含み得る。知覚エンジン３０４は、例えば、送信アンテナ３０８～３０９から放射される次のＲＦビームのためのビームパラメータを含むアンテナ制御信号を提供することによって、送信アンテナ３０８～３０９のさらなる動作を制御する。

【0040】

動作中、マイクロコントローラ３２８は、例えば、知覚エンジン３０４の指示でパラメータを判定し得、知覚エンジン３０４は、自我車両の経路または周囲の関心のあるターゲットを識別すると、所与の時間において、ＦｏＶの特定のエリアに集束することを判定し得る。マイクロコントローラ３２８は、ＲＦビームの方向、電力、および他のパラメータを判定し、送信アンテナ３０８～３０９を制御して、様々な方向でのビームステアリングを達成する。次に、送信アンテナ３０８～３０９は、判定されたパラメータを有するＲＦビームを放射する。ＲＦビームは、自我車両の経路内およびその周りのターゲットから反射され（例えば、３６０^ｏ視野において）、トランシーバ３０６によって受信される。受信アンテナ３１２～３１３は、受信された４Ｄレーダーデータを、ターゲット識別のために知覚エンジン３０４に送信する。

【0041】

様々な例において、知覚エンジン３０４は、ＦｏＶを説明する情報を記憶することができる。この情報は、傾向を追跡し、行動および交通状況を予測するために使用される履歴データであってもよく、またはある瞬間もしくはある時間ウィンドウにわたるＦｏＶを説明する瞬間データもしくはリアルタイムデータであってもよい。このデータを格納する機能により、知覚エンジン３０４は、ＦｏＶ内の特定のポイントまたはエリアを戦略的にターゲットにする決定を行うことができる。例えば、ＦｏＶが一定期間（例えば、５分間）クリア（例えば、エコーが受信されない）であってもよく、次いで、ＦｏＶの特定の領域から１つのエコーが到来するが、これは、車のフロントを検出するのと同様である。それに応答して、知覚エンジン３０４は、ＦｏＶ内のそのセクターまたはエリアのより集束された視野のためにビーム幅を狭めることを判定し得る。次の走査は、ターゲットの長さまたは他の寸法を示し得、ターゲットが車両である場合、知覚エンジン３０４は、ターゲットがどの方向に動いているかを考慮し、そのエリアにビームを集束させ得る。同様に、小さく、車両の経路からすばやく外れるように動く鳥などの偽のターゲットにエコーが由来することがある。知覚エンジン３０４に結合されたデータベース３５２は、例えば、送信アンテナ３０８～３０９のどのサブアレイが異なる条件下でより良好に実行するかに関する情報など、レーダーシステム３００のための有用なデータを格納することができる。

【0042】

本明細書に記載の様々な例において、自律型走行車両におけるレーダーシステム３００の使用は、困難な気象条件においてターゲットを検出するための信頼できる方法を提供する。例えば、歴史的に、ドライバは、視界の低下に伴って走行速度が低下するため、濃い霧の中では劇的に減速する。例えば、制限速度が５１５ｋｍ／ｈであるヨーロッパの高速道路では、視界が悪い場合、ドライバは５０ｋｍ／ｈまで減速する必要があり得る。レーダーシステム３００を使用して、ドライバ（または無人車両）は、気象条件に関係なく、最大安全速度を維持することができる。他のドライバが減速したとしても、レーダーシステム３００が有効にされた車両は、それらの低速で移動する車両およびその経路内の障害物を検出し、それらの周りを回避／ナビゲートすることができる。

【0043】

追加的に、混雑の激しいエリアでは、自律型車両が反応して行動を起こすのに十分な時間内にターゲットを検出する必要がある。レーダーシステムについて本明細書で提供される例は、レーダー信号の掃引時間を増加させて、反応するのに間に合うように任意のエコーを検出する。移動中の障害物が少ない地方および他のエリアでは、知覚エンジン３０４は、ＲＦビームの集束をより大きなビーム幅に調整し、それにより、エコーが少ないエリアのより高速な走査を可能にする。知覚エンジン３０４は、所与の期間内に受信されたエコーの数を評価し、それに応じてビームサイズを調整することによって、この状況を検出し得る。ターゲットが検出されると、知覚エンジン３０４は、ビーム集束を調整する方法を判定する。

【0044】

ここで、図４に注意を向けると、これは、図３のような受信ガードバンドアンテナをより詳細に示す。受信アンテナ４００は、わずかに異なる時間に物体からの信号または反射のための受信経路を作成するいくつかの放射要素４０２を有する。放射要素４０２は、４８の要素アンテナなどのアレイ構成において、いくつかの実装形態ではメタ構造、または他の実装形態ではパッチであり得る。位相および増幅モジュール４０４は、受信したＲＦ信号を整列させるための位相シフトを提供する。放射要素４０２は、組み合わせ構造４０６と、位相および増幅モジュール４０４に結合され、これらは、図３のＰＳ回路３２０および３２２ならびにＬＮＡ３４１および３４２として実装される位相シフタおよびＬＮＡを含む。この図では、２つの物体、物体Ａ４０８と物体Ｂ４１０が同じ範囲に位置し、受信アンテナ４００に対して同じ速度で動いている。物体（例えば、４０８および４１０）間の角距離が放射ビームの帯域幅より小さいときに、物体は、受信アンテナ４００によって区別できないことがある。これは、角度分解能または空間分解能と呼ばれる。レーダーおよび物体検出の分野では、角度分解能は、互いに近接して配置された物体を区別するレーダーの能力を説明し、近接位置は、一般に、レーダーアンテナなどの物体検出メカニズムから物体までの距離および物体の速度によって測定され得る。

【0045】

レーダーの角度分解能は、レーダーが空間的に区別および分離することができる、同じ距離にある２つの同じ大きさのターゲット間の最小距離である。角度分解能は、アンテナのハーフパワービーム幅の関数であり、３ｄＢビーム幅と呼ばれ、物体の差別化を制限する要因として機能する。物体の識別は、物体からの反射の到来角度を正確に識別することに基づく。ビーム幅の角度を小さくすると、指向性が高くなり、角度分解能がより精緻化されるが、より小さいステップサイズを達成するために、より高速な走査が必要である。例えば、自律型車両のアプリケーションでは、レーダーは、車両が必要なときに是正措置を講じるのに十分な時間内に車両の環境を走査する役割を果たす。これにより、システムの能力が特定のステップに制限される。これは、３ｄＢの角度ビーム幅未満の距離を有する物体は、追加の処理なしでは区別できないことを意味する。言い換えると、同じ距離にある２つの同一のターゲットは、それらがアンテナの３ｄＢビーム幅を超えて離れている場合、角度において解決することができる。本例は、モノパルスモジュールがそのような角距離にある物体を解決することができない場合に、物体を区別するために、複数のガードバンドアンテナ３１１および３１４を使用する。

【0046】

図４に示されるように、アンテナ４００が物体４０８～４１０を区別するために、物体の角度分解能は、受信経路２２０によって生成されるビームのメインローブの３ｄＢビーム幅未満でなくてはならない。物体の識別を支援するために、図５のようなプロセス５００は、ガードバンド４１２～４１４を用いて、メインビームに対してガードバンド放射ビームを生成する。物体の反射がメインビームで受信され（５０２）、これは、検出された物体があることを示す。次いで、プロセスは、ガードバンド放射ビームもこの物体を検出したかどうかを判定し（５０４）、検出した場合、それは、物体をキャプチャする。ガードバンド放射ビームが反射を検出しない（５０４）場合、モノパルスモジュール３５７での処理は、メインビーム内の複数の物体の探索を開始する（５０６）。このプロセスは、走査タイプを判定し（５０８）、物体が検出されたかどうかを判定するために、メインローブまたはガードバンド放射ビームの走査ステップを低減し得る（５１０）。物体が検出された場合、プロセスは次に物体データをキャプチャし（５１２）、そうでない場合、処理は物体からの反射を受信する（５０２）ために戻る。

【0047】

図６～７は、これらの信号の関係を示しており、メインローブ６００は、図４の要素４０２などのアンテナ構造の主な放射要素から生じる。メインローブ６００は、図６の利得対到来角度のプロットによって示されるように、サイドローブを有する。メインローブ６００に加えて、かつそれとは別に、一連のガードローブ６０２がある。これらは、単一のガードチャネル６０４の利得レベルを超える信号をフィルタリングするために使用される。２つのガードバンドアンテナ（例えば、図４のガードバンドアンテナ４１２～４１４）を使用すると、ガードバンド放射ビーム６０２をもたらす。２つのガードバンドアンテナが示されているが、ビームステアリングレーダー３００の様々な構成は、任意の数のガードバンドアンテナを含むことができることに留意する。例えば、単一のガードバンドアンテナをビームステアリングレーダーに組み込むことも、３つ以上のガードバンドアンテナを使用することもできる。より多くのガードバンドアンテナが実装されるほど、ガードバンドアンテナの放射ビーム内のローブがより離れ、角度分解能がより良好になる。

【0048】

図７は、メインローブ７００および同時ガードローブ７０２を示している。この状況では、２つの物体の角度分解能は単一のメインローブの３ｄＢ帯域幅未満を有するため、本例なしでは効果的に区別可能ではなく、レーダーが物体をＡｏＡに対応する位置Ｘ７０４に位置する単一の物体として読み取る。物体は、実際には位置７０６および７０４に位置している。レーダーが位置７０４を識別するとき、この例では、ガードローブを評価してこのＡｏＡにおける物体を識別する。物体がＡｏＡにおけるガードバンドによって検出されない場合、レーダーは複数の物体を探すように命令される。これは、メインローブの走査を精緻化することを伴うことがあってもよく、またはメインローブ内のガードローブのデジタルステアリングを伴ってもよい。

【0049】

ビームステアリングレーダーのこれらの様々な例は、センサパフォーマンスの改善、全天候型／全条件型の検出、高度な意思決定アルゴリズム、センサフュージョンによる他のセンサとの相互作用により、自動運転をサポートする。レーダーは、自動運転車のためのものなど、多くのアプリケーションにおいて気象条件によって阻害されないため、これらの構成は、レーダーセンサの使用を最適化する。本明細書で説明されるレーダーは、事実上「デジタルアイ」であり、真の３Ｄビジョンを持ち、人間のように世界を解釈することができる。

【0050】

開示された例の前述の説明は、当業者が本開示を作成または使用することを可能にするために提供されることが理解される。これらの例に対する様々な変更は、当業者には容易に明らかになり、本明細書で定義された一般的な原理は、本開示の精神または範囲から逸脱することなく、他の例に適用することができる。したがって、本開示は、本明細書に示される例に限定されることを意図するものではなく、本明細書に開示された原理および新規の特徴に一致する最も広い範囲が与えられるべきである。

【0051】

本明細書で使用されるように、一連の項目に先行する「少なくとも１つの」という句は、項目のいずれかを区切る「および」または「または」という用語とともに、リストの各メンバ（すなわち、各項目）ではなく、リスト全体を修飾するものである。「少なくとも１つの」という句は、少なくとも１つの項目を選択する必要はなく、むしろ、この句は、項目のいずれか１つのうちの少なくとも１つ、および／または項目のいずれかの組み合わせのうちの少なくとも１つ、および／または項目の各々のうちの少なくとも１つを含む意味を許容している。例として、「Ａ、Ｂ、およびＣのうちの少なくとも１つ」または「Ａ、Ｂ、またはＣのうちの少なくとも１つ」という句は、それぞれ、Ａのみ、Ｂのみ、またはＣのみ、Ａ、Ｂ、およびＣのいずれかの組み合わせ、および／またはＡ、Ｂ、およびＣの各々の少なくとも１つを指す。

【0052】

さらに、本明細書または特許請求の範囲で「含む」、「有する」などの用語が使用されている限り、このような用語は、特許請求の範囲で「備える」が移行語として用いられた場合に解釈されるように、「備える」という用語と同様の方法で包括的であることが意図される。

【0053】

単数形の要素への言及は、特に明記されていない限り、「ただ１つの」を意味するものではなく、「１つ以上」を意味する。「いくつか」という用語は、１つ以上を指す。下線および／またはイタリック体の見出しおよび小見出しは、便宜上使用されているものであり、対象技術を限定するものではなく、対象技術の説明の解釈に関連して参照されるものではない。本開示全体を通して記載された様々な構成の要素に対する、当業者に知られている、または後に知られるようになる構造的および機能的なすべての同等物は、参照することによって本明細書に明示的に組み込まれ、対象技術に包含されることを意図する。さらに、本明細書に開示されるものは、そのような開示が上記の説明に明示的に記載されているかどうかにかかわらず、公衆に捧げられることを意図するものではない。

【0054】

本明細書には多くの具体的な内容が含まれているが、これらは請求され得る範囲を限定するものではなく、主題の特定の実装態様を説明するものとして解釈されるべきである。別個の実装態様の文脈において本明細書で説明される特定の特徴もまた、単一の実装形態で組み合わせて実装され得る。逆に、単一の実装形態の文脈で説明されている様々な特徴も、複数の実装態様で、別個に、または任意の好適な部分的組み合わせで実装することができる。さらに、特徴は特定の組み合わせで作用するものとして上述され、当初はそのように請求され得るが、請求された組み合わせからの１つ以上の特徴は、場合によっては組み合わせから除外することができ、請求された組み合わせは部分的組み合わせまたは部分的組み合わせの変形例を対象とし得る。

【0055】

本明細書の主題は、特定の態様に関して説明してきたが、他の態様も実装可能であり、以下の特許請求の範囲内にある。例えば、動作が特定の順序で図面に描かれているが、望ましい結果を得るためには、そのような動作を図示された特定の順序もしくは一連の順序で行うこと、または図示された動作をすべて行うことが必要であると理解されるべきではない。特許請求の範囲に記載されている動作は、異なる順序で実行することができ、望ましい結果を依然として達成することができる。一例として、添付の図に図示されたプロセスは、望ましい結果を達成するために、必ずしも示された特定の順序、または一連の順序を必要としない。さらに、上述した態様での様々なシステムコンポーネントの分離は、すべての態様でそのような分離を必要とすると理解されるべきではなく、上述したプログラムコンポーネントおよびシステムは、概して、単一のハードウェア製品にまとめて統合するか、または複数のハードウェア製品にパッケージ化することができると理解されるべきである。他の変形例は、以下の特許請求の範囲内にある。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【国際調査報告】