纳芯微：为什么超声波雷达是车载感知的近距离守护者？

在工程师的世界里，常说：“毫米波雷达负责看远，超声波雷达负责看清。”随着汽车智能化的发展，那些“贴地而行”的场景越来越关键，比如进出地库、过减速带、挪车、泊车，每一个微小动作都依赖超声波雷达的高频精细感知。

目前市场上，乘用车普遍配备具有APA功能的超声波雷达。泊车时，侧向雷达判断车位边界，前后角雷达配合测算进深，并结合速度和转角信息，快速构建完整的泊车模型。典型中型SUV通常搭载12颗雷达，通过TDM轮询采集数据，最终汇入主控芯片进行多源融合判断。

本文将从泊车辅助的技术演进、测距原理、多雷达协同机制到超声探头技术，全面解析超声波雷达在车辆近距离感知中的关键作用。

01、从蜂鸣器到全自动

UPA与APA的技术演进

超声波雷达技术在车载泊车辅助中的应用经历了从最初的UPA(Ultrasonic Parking Assist)到更高级的APA(Automated Parking Assist)的发展阶段。二者虽然在雷达结构上具有一定相似性，但在系统架构、功能逻辑、传感融合和智能控制等方面存在本质差异。

UPA系统特征

APA系统特征

通常配置 4 至 8 颗超声波雷达，安装于前后保险杠区域

一般配置 12 颗雷达，布置于车辆四周，实现 360° 近场覆盖

主要功能为检测障碍物，并通过蜂鸣提示向驾驶员发出距离预警

支持车位识别、泊车路径规划、方向盘控制、自动换挡等操作

不具备路径规划或车辆控制能力

需要将雷达数据与摄像头、转向角、速度等车辆状态信息融合

雷达信号多为独立处理，未进行传感器融合

对系统延迟、雷达同步性、信噪比及冗余机制提出更高要求

从架构上来看，APA系统通过中央控制器对所有雷达进行统一调度，采集的数据不再孤立处理，而是参与整车路径规划与控制决策。这种集中式架构使系统能够识别标准与非标准车位，自动生成泊车路径，并在狭窄环境中完成自动泊车任务。为了确保APA系统在各种车位环境下正常运行，如斜列、窄位、障碍靠边，系统需有较强的鲁棒性和抗干扰能力，这涉及动态阈值调整、干扰波识别、历史轨迹回溯等算法模块。

02、测距不仅仅是“听声音”

还原超声波雷达的工作全过程

“发射声波一接收回波”听起来像是简单的定位原理，但实际上超声波雷达测距系统远比这复杂。它涉及高频信号调制、精密时间采样、滤波算法、多目标识别以及环境补偿等多个环节。

原理概述：超声波雷达通过发射一组周期性声波(一般为44kHz)向外传播，遇到障碍物后发生反射，由接收端捕捉反射波。系统通过计算声波传播的往返时间(Time of Flight，ToF)来确定目标距离。

v ≈ 331+0.6 × T (单位为m/s，随温度而变)

t为超声波发出至接收到的时间间隔(秒)

举例：当ToF测得为2.0ms，环境温度为25℃，则v≈ 331 + 0.6×25= 346 m/s，d=(346×0.002)/2=0.346 米

信号处理流程：在典型的AK2标准超声波雷达平台中，测距流程大致包括以下几个步骤：

发射端信号设计

使用44kHz固定频率正弦波或调幅脉冲，脉冲长度通常为8~16周期。为提高方向性和功率，一些系统还会设计压电阵列或宽束锥;

接收信号链路

声波被接收后，信号经过带通滤波(去除低频电磁干扰)、低噪放大(提升微弱回波)、ADC采样(通常为12~16位精度，采样率高于200kHz);

温度补偿与距离输出

系统读取片上或外接温度传感器数据，修正声波传播速度;最终输出测距结果，并传递至主控芯片或泊车控制器。

超声波雷达测距系统

多目标与噪声场景处理：在多障碍物场景中，系统通过提取多个回波峰值，实现多目标识别。

信号重叠或噪声干扰

若出现信号重叠或噪声干扰，系统可采用多帧均值滤波、一致性判断等方法排除虚警;

低反射目标

对于低反射目标(如毛绒玩具、布面材质)，可通过提升发射功率或使用冗余探头，提高探测概率。

03、雷达不独行

12颗雷达的“交响乐队”如何精密协同?

在成熟的 APA 自动泊车系统中，通常配备 12 颗超声波雷达。它们的合理布置与高效协同，是实现精准泊车和障碍规避的前提。

以一辆中型SUV为例，12颗雷达一般按以下方式布局：

前保险杠：4颗(中部2颗 + 两角各1颗)

后保险杠：4颗(中部2颗 + 两角各1颗)

左右两侧裙边：各2颗

12颗雷达布局

这种布置确保车辆四周360°全方位覆盖，既能监测前后距离，也能识别车位边界、斜向障碍物和动态目标。

一个完整的12颗雷达调度周期为大约24~40ms，主控芯片通过高速调度器控制轮转，同时保证接收窗口与回波延迟重叠时间匹配，避免漏检或虚检。例如，当车辆以2km/h速度缓慢倒入车位时：

后角雷达

主要负责识别车尾左右空间，判断是否偏离泊车线;

后中雷达

实时测量尾部至墙体或障碍物的最小距离，控制是否刹车;

侧边雷达

动态判断是否临近隔壁车辆，防止侧擦;

数据融合

所有数据经主控融合后，生成泊车曲线控制命令，并控制方向盘自动回正。

这种高频轮询与数据融合机制，确保即使在复杂、多目标、多反射环境下，系统也能保持流畅、精准的实时感知。

04、下一代超声波雷达还需要突破哪些技术瓶颈?

当前超声波雷达可实现 30~250cm 高精度探测，但为了满足 L2+ 及以上智能辅助驾驶对安全性和自适应性的要求，未来研发重点之一是探头包络数据融合技术。

超声波雷达正从单一测距工具演变为车辆近场感知核心，与摄像头和毫米波雷达协同构建“近场大脑”，同时面临串扰干扰、软材质反射衰减及复杂障碍识别等挑战。

针对这些痛点，纳芯微可提供NSUC1800 超声雷达探头芯片(Slave)。该芯片基于全国产供应链，兼容标准 DSI3 协议，实现主从设备跨品牌互联。

NSUC1800 支持灵活编码与抗干扰机制，近场盲区压缩至 10 cm，远距可达 6–7 m，并已通过 ISO26262 ASIL B 与 AEC-Q100 车规认证，为 UPA、APA、AVP 等低速智驾场景提供精准可靠的感知能力，加速国产超声雷达系统规模化落地。

结论与建议

超声波雷达凭借高性价比、低功耗和紧凑结构，已成为智能泊车的核心感知模块。它已从单一测距传感器演进为整车感知网络的关键节点，正迈向“预测性感知”，通过算法与软硬件协同提升近场智能判断力。

基于双芯架构和OTA可拓展设计的AK2平台，不仅满足主流APA需求，也具备面向高阶代客泊车(AVP)和自主移动系统的演进空间。随着E/E架构走向集中域控发展，超声波雷达将成为本地环境建图与低速控制的重要来源，其持续演进将直接决定未来泊车系统的稳定性、安全性与用户体验。文章来源：https://www.ameya360.com/hangye/114606.html